第四章 資料分析
第二節 問卷量表檢測
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二、 探索性因素分析 (EFA)
(一) 價格敏感度之因素分析
本研究使用 SPSS 20.0 進行探索性因素分析。在進行價格敏感度之因素分析 之前，利用 KMO 檢定及 Bartlett 球形檢定法檢測樣本的相關矩陣是否為單元矩 陣，以決定對價格敏感度進行因素分析之適切性。根據表 4-6，Bartlett 的球形 檢定的卡方值為 1153.823，達到顯著水準 (p = 0.000) ，代表相關矩陣異於單元 矩陣，即至少有某些變數之間的相關性是具有統計顯著性，適合進行因素分析。
接著利用 KMO 值來衡量抽樣的適切性，當 KMO 值越大時，表示變數間共同因 素越多，越適合進行因素分析。一般 KMO 係數以 0.60 作為判斷標準 (吳明隆，
2009) ，由表 4-6 可知 KMO 係數為 0.861，適合進行因素分析。
表 4- 6 價格敏感度 KMO 與 Bartlett 球形檢定
Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 0.861 Bartlett 的球形檢定 近似卡方值 1153.823
自由度 21
顯著性 0.000
本研究因素萃取方法選擇主成分分析法 (principal components analysis) 萃 取因素，常用的因素數目考量與挑選準則有二種，其一為學者 Kaiser 所提的準則 標準，亦即選取特徵值大於 1 的共同因素； 其二為 Cattell 所提的特徵值圖形的 陡坡考驗 (scree test) 。本研究以萃取特徵值大於 1 之共同因素，並斟酌陡坡圖 提供之資訊作為考量之依據。
經由文獻探討得知，價格敏感度萃取後應只有一個因素。進行因素分析後，
本研究萃取特徵值大於 1 之共同因素，並參考圖 4-1 因素陡坡圖之後，由表 4-7
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成分矩陣可知，共萃取得出一項因素，此一項因素可提供的解釋變異量為 50.269%。
圖 4- 1 價格敏感度因素陡坡圖
表 4- 7 價格敏感度因素負荷矩陣表
構念 解釋變異量 累積解釋
變異量
Component 共同性 題項 因素 1
價格敏感度 50.269% 50.269% p5 .778 .332 p6 .772 .298 p4 .770 .541 p7 .744 .593 p3 .736 .605 p1 .576 .596 p2 .546 .553
特徵值 3.519
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本研究為了要提高價格敏感度構念的解釋力 (達到 60%以上)，且許多文獻 建議因素負荷量 (factor loadings)要高於 0.7 以上為佳。因此針對價格敏感度構念 中最低因素負荷量的題項 p2 進行刪除，其刪除後之因素負荷矩陣如表 4-8。刪 除題項 p2 後之累積解釋力為 54.766%，仍未達理想解釋力 60%以上，且題項 p1 之因素負荷量為 0.563，未達建議值 0.7 以上，因此針對題項 p1 進行刪除。
表 4- 8 刪除題項 p2 後之價格敏感度因素負荷矩陣表
構念 解釋變異量 累積解釋
變異量
Component 共同性 題項 因素 1
價格敏感度 54.766% 54.766% p4 .794 .631 p6 .781 .610 p5 .780 .609 p3 .751 .564 p7 .745 .555 p1 .563 .317
特徵值 3.286
刪除題項 p1 後之價格敏感度因素負荷矩陣如表 4-9 所示。刪除題項 p1 及 p2 後價格敏感度之累積解釋力為 60.852%，達 60%以上，且其餘題項之因素負 荷量皆達 0.7 以上，表示價格敏感度的變數與因素之間的相關性佳。
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Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 0.810 Bartlett 的球形檢定 近似卡方值 1479.019
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圖 4- 2 行動裝置之自我效能因素陡坡圖
表 4- 11 行動裝置之自我效能因素負荷矩陣表
變數 解釋變異量 累積解釋
變異量
Component 共同性 題項 因素 1 因素 2
焦慮 40.164% 40.164% s6 .880 .223 .747 s4 .875 .228 .749 s5 .856 .214 .709 手機熟練度 36.938% 77.102% s2 .184 .845 .817 s1 .229 .833 .779 s3 .224 .812 .825
特徵值 3.415 1.201
(三) 行動比價意圖之因素分析
由表 4-12 可知行動比價意圖 Bartlett 的球形檢定的卡方值為 2037.323，達 到顯著水準 (p = 0.000) ，代表相關矩陣異於單元矩陣，母體群的相關矩陣間有
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共同因素存在。且 KMO 係數為 0.867，達一般標準 0.6 以上，故判定適合進行因 素分析。
表 4- 12 行動比價意圖 KMO 與 Bartlett 球形檢定
Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 0.867 Bartlett 的球形檢定 近似卡方值 2037.323
自由度 6
顯著性 0.000
經由文獻探討得知，行動比價意圖萃取後只有一個因素。進行因素分析後，
本研究萃取特徵值大於 1 之共同因素，並參考圖 4-3 因素陡坡圖資訊後，由表 4-13 成分矩陣可知，共萃取得出一項因素，此一項因素可提供的解釋變異量為 86.879%。
圖 4- 3 行動比價意圖因素陡坡圖
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表 4- 13 行動比價意圖因素負荷矩陣表
構念 解釋變異量 累積解釋
變異量
Component 共同性 題項 因素 1
行動比價意圖 86.879% 86.879% i3 .950 .864 i4 .936 .833 i1 .930 .902 i2 .913 .876
特徵值 3.475
(四) 行動比價行為之因素分析
由表 4-14 可知行動比價行為 Bartlett 的球形檢定的卡方值為 1617.822，達 到顯著水準 (p = 0.000) ，代表相關矩陣異於單元矩陣，母體群的相關矩陣間有 共同因素存在。且 KMO 係數為 0.765，達一般標準 0.6 以上，因此認定適合進行 因素分析。
表 4- 14 行動比價行為 KMO 與 Bartlett 球形檢定
Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 0.765 Bartlett 的球形檢定 近似卡方值 1617.822
自由度 3
顯著性 0.000
在萃取因素的結果上，本研究在萃取特徵值大於 1 之共同因素，並參考圖 4-4 行動比價行為之因素陡坡圖資訊後，由表 4-15 成分矩陣可知，共萃取得出一項 因素，此一項因素可提供的解釋變異量為 91.742%。
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圖 4- 4 行動比價行為因素陡坡圖
表 4- 15 行動比價行為因素負荷矩陣表
構念 解釋變異量 累積解釋
變異量
Component 共同性 題項 因素 1
行動比價行為 91.742% 91.742% b2 .969 .909 b1 .954 .938 b3 .951 .904
特徵值 2.752
三、 信度檢測
本研究採用 Cronbach’s α係數來檢測構念與變數的同質性，正式問卷構面 與變數之信度檢測如表 4-16。本研究價格敏感度、行動裝置之自我效能、行動 比價意圖及行動比價行為四大構念之 Cronbach’s α係數分別為 0.831、0.849、
0.949 和 0.955，皆大於 0.8；而行動裝置之自我效能構念中變數的 Cronbach’s α
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s1 .602 .830
s2 .576 .835
s3 .584 .833
s4 .688 .814
s5 .657 .820
s6 .689 .813
i1 .874 .935
i2 .846 .943
i3 .908 .924
i4 .884 .932
b1 .896 .940
b2 .928 .916
b3 .890 .944