13.在行車中我會主動協助乘客排解其不適。
第三節 問卷調查及 問卷調查及 問卷調查及 問卷調查及資料分析方法 資料分析方法 資料分析方法 資料分析方法
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參、個人基本資料
個人基本資料為研究架構中的自變項，測量尺度屬於名目尺度，包 括性別、班別、婚姻狀況、教育程度、年齡、工作年資、每月平均月 薪。
一、性別：分「男」、「女」2 種類別。
二、班別：分「雙班」、「單班」2 種類別。
三、年齡：區分為 35 歲以下、36-40 歲、41-45 歲、46-50 歲、51-55 歲、56-60 歲、60 歲以上等 7 種類別。
四、婚姻狀況：分已婚、未婚及其它等 3 種類別。
五、教育程度：區分為國小、國中、高中、大專以上等 4 種類別。
六、年資：區分為 2 年以下、2-3 年、3-5 年、5 年以上等 4 種類 別。
七、月薪：區分為 3.5 萬以下、4-5 萬、5-6 萬、6-7 萬、7-8 萬、8 萬以上等 6 種類別
第三節 第三節 第三節
第三節 問卷調查及 問卷調查及 問卷調查及 問卷調查及資料分析方法 資料分析方法 資料分析方法 資料分析方法
本研究採普查方式，對個案公司駕駛員進行問卷調查。問卷調查進 行前會先對個案公司站長(訪員)說明問卷內容及回收方式說明，以便訪 員於受答者填答過程中隨時給予充分解說。
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正式問卷於 98 年 12 月上旬發放，於 12 月底全數回收。共發出 1065 份問卷，回收問卷 1050 份，剔除填答不完全問卷 4 份，總計有效 問卷為 1046 份，問卷回收率 98.6%，有效問卷回收率 98.2%。
根據本章第一節所提出之研究架構及本研究的目的與假設，以統計 套裝軟體 SPSS 14.0 進行資料分析，茲將所採用的統計分析方法如以下 的說明：
一、因素分析(factor analysis)
本研究以因素分析法建構量表效度，將問卷資料建檔以統計套裝軟 體 SPSS for Windows14.0 版 進 行 探 索 性 因 素 分 析 (exploratory factor analysis)，藉主要成份分析法(principal component analysis)，並以最大變 異直交轉軸(varimax orthogonal rotations) 進行因素萃取，對問卷項目，選 取特徵值大於 1 的因素，分別給與命名；並求取因素最大累積解釋變異 量。依據學者 Kaiser(1974)指出：KMO 抽樣適當性數量（Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy）的值大於 0.5 以上始適合進行因素 分析；此外 Bartlett’s 球形檢定值(Approx Chi-Square)如達顯著，代表母 群體的相關矩陣有共同因素存在，適合進行因素分析；本研究以選取因 素負荷量達 0.3(含)以上為入選之門檻。目的是將各構面間彼此相關的變 數轉化成為少數之因素，以達資料濃縮的目的，與定義資料結構中的潛 在架構。
二、Cronbach’s α值信度分析
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所謂信度是衡量變數的一致性，可測得測驗分數的可信度或穩定 度，一般信度分析以 Cronbach’sα值來檢查，該值必須≧0.7 以上問卷內 容才可謂，系數若低於 0.35 者，便需加以拒絕。
三、敘述性統計分析(descriptive analysis)
敘述性統計是用來分析變數的標準偏差，中央傾向、分佈的大小、
峰態、自變數和依變量的標準差(吳明隆，2007)。本研究使用敘述性統 計分析人口統計變項、並計算內部服務品質與服務行為量表之次數分 配、百分比、平均數及標準差。
四、t 檢定(t-Test)
t 檢定分析係利用兩個不同的樣本比較其是否有顯著的差異，兩個 樣本分享共同利益的某些變量，但是在兩組成員之間没有重疊(吳明隆，
2007)，例如利用此檢定對性別(男性與女性)，分派班別之內部服務品質 知覺及服務行為進行檢定，以確定兩者之間無顯著差異存在。
五、單因子變異數分析(One-Way ANOVA)
適用於三個或三個以上母群體在某一個或數個依變數上是否不同(吳 明隆，2007)，本研究在探討不同年齡、工作年資、教育程度、月薪等條 件是否在內部服務品質知覺及服務行為有顯著差異存在，若分析結果顯 示各組有差異存在，則進一步利用最小顯著差異法，找出差異性存在於 那些團體之中。
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六、皮爾森(Pearson)積差相關分析
皮爾森積差相關，用來檢測兩個都是等距或比率變數之間的相關 性，本研究以此方法檢定內部服務品質與公車駕駛員服務行為是否有關 聯性。
七、典型相關分析（Canonical Correlation Analysis）
各主要構面間互動性之使用方法。用於探討多個準則變數與多個預 測變數線性組合的相關分析方法。其目的在於：
1. 探討兩組變數（準則變數與預測變數）之間的關聯程度。
2. 針對準則變數與預測變數導出數組權重以使此兩組變數間之各組 線性組合相關性最大，且各線性組合間是相互獨立。
3. 分析準則變數組與預測變數各組線性組合間之關聯。
預測變數 X(自變項或稱控制變項)的線性函數組合和準則變數 Y(依 變項或稱效標變項)的線性函數組合間所能獲得的最大相關係數，並使這 兩組的線性組合有最大的相關； X 變項與 Y 變項的線性組合是潛在的，
無法直接觀察，也是未知變項，因而稱為典型變項(canonical variable)，
二個典型變項間的相關稱為典型相關，典型相關以「ρ」符號表示。
本研究以典型相關分析檢定，對內部服務品質感受及服務行為認知 上，是否有顯著性相關，為瞭解各主要研究構面因素是否有顯著的關 係。