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(四) 月收入
在月收入的部分，如表4-8 及圖 4-10，有將近一半的樣本月收入是在 3 萬 以下，而近四成的民眾則是在3~5 萬之間。
表4-8 回收樣本月收入概況分布表
次數 百分比
3 萬以下 247 49.70%
3~5 萬 186 37.42%
5~7 萬 39 7.85%
7~11 萬 14 2.82%
11 萬以上 11 2.21%
總和 497
圖4-10 月收入概況分布圖
四、微笑單車使用情形
(一) 微笑單車使用情形
在「是否知道臺北市微笑單車YouBike」、「是否知道怎麼租借臺北市微笑 單車YouBike」及「是否使用過臺北市微笑單車 YouBike」三個使用習慣的題項 調查結果如下表 4-9 及下圖 4-11。不論是否使用過微笑單車，多數人都知道微
3萬以下
3~5萬
5~7萬
7~11萬 11萬以上
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圖4-13 平均每月微笑單車頻率
(三) 微笑單車花費
在每個月微笑單車花費的部分，如下表 4-12，由於微笑單車前半個小時免 費的特性，將近九成五的民眾使用微笑單車的月花費都是在 100 元以下，顯示 多數民眾在微笑單車支出是非常少的。但仍有超過少數的民眾月花費在 100 到 500 元之間，而沒有任何樣本證明民眾在微笑單車的月花費會超過 500 元。
表4-12 回收樣本每月使用微笑單車花費
次數 百分比
100 元以下 525 94.59%
100~500 元 30 5.41%
555
1次(含)以下, 21.17%
1~5次, 42.34%
5~10次, 19.50%
10~15次, 6.96%
15~20次%, 8.08%
20次以上, 1.95%
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(四) 微笑單車旅次目的
本研究將微笑單車旅次目的分成休閒旅遊觀光、購物、通勤通學(無大眾運 輸轉乘)、大眾運輸轉乘、其他等共五種選項供受訪者民眾選填，旨在了解民眾 騎乘微笑單車的目的是否為通勤通學或是為休閒，而是否又搭配了大眾運輸轉乘 以微笑單車完成最後一哩的交通。
大眾運輸轉乘的通勤通學代表的是短程的旅次行為，有大眾運輸轉乘的部分 則是長程的運輸行為，微笑單車僅是長程運輸的一個短程接駁工具。結果呈現如 下表4-13 及圖 4-14，可以發現不論有無大眾運輸轉乘，通勤通學的比例占最高，
約占了總數的六成，其中有大眾運輸轉乘與無大眾運輸轉乘的比例是一半一半。
結果也符合文獻回顧中提及，微笑單車不僅可以做短程的交通工具使用，在長程 運輸中也可透過接駁解決最後一哩的問題，形成複合運輸的一種工具。在休閒旅 遊觀光或是購物方面，雖也是微笑單車設點的重要考量之一，但所占的比例還是 較少的，僅占總數的三成左右；在其他的部分騎乘微笑單車多數的目的是運動。
表4-13 使用微笑單車之不同旅次目的百分比
次數 百分比
休閒旅遊觀光 103 28%
購物 29 8%
大眾運輸轉乘 112 31%
通勤通學(無大眾運輸轉乘) 111 30%
其他 12 3%
圖4-14 使用微笑單車之不同旅次目的百分比
休閒旅遊觀光;
103; 28%
購物; 29; 8%
通勤通學(無大 眾運輸轉乘);
112; 31%
大眾運輸轉乘;
111; 30%
其他; 12; 3%
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(五) 微笑單車使用地區
微笑單車使用地區的比例受限於樣本調查地點，由於調查地點多集中於信義 區與大安區，因此自然的騎乘地區會較集中於信義區與大安區。將紙本問卷與電 子問卷分開，針對電子問卷的樣本數進行微笑單車使用地區分析，如下表 4-14 及圖 4-15，可以發現使用地區還是集中在信義區與大安區。由於在樣本收集期 間，有一半的租借站位於信義區、四分之一的租借站位於大安區，所占比例與調 查結果不謀而合，因此可以合理的推斷民眾最常騎乘地區是與租借站的分布有很 大的關係。
表4-14 回收樣本使用微笑單車地區分布
電子問卷樣本 百分比 全數樣本 百分比 信義區 87 55.06% 200 54.50%
中山區 8 5.06% 14 3.81%
松山區 11 6.96% 20 5.45%
大安區 41 25.95% 119 32.43%
南港區 11 6.96% 14 3.81%
總和 158 100.00% 367
圖4-15 使用微笑單車地區百分比
信義區 55%
中山區 4%
松山區 5%
大安區 32%
南港區 4%
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第二節 微笑單車認知及個人偏好分析
本節以民眾對微笑單車系統方面的認知、民眾對微笑單車環境方面的認知、
個人偏好情形及實際的使用經驗四個部分進行敘述性統計的分析，了解民眾對微 笑單車的認知及偏好。
敘述性統計的部分透過標準差法將李克特選項的五選項轉換為連續變數，並 以平均數及標準差的統計方式呈現，以了解民眾對不同題項之反應及回答差異的 情形。針對大量的項目進行多變量分析時，作為測量態度之量尺的選項尺度必須 由原本的順序尺度換算成區間尺度，一般為求方便，會將選項的代號當作區間尺 度的得分來使用。然而，選項間的差距並不一定是1 分，因此，透過標準差法，
將意見項目選項的回答率，假設為標準常態分配的面積，再換算成對應於該面積 之縱座標及面積比的區間尺度，亦即將原始回答率轉換成偏差值為平均數 50，
標準差為10 的資料。若使用標準差法的數值來進行後續因子分析及主成分分析，
會比以選項代碼代替選項分數的簡易法更能獲得清楚的分析結果，因此在本章節 相關的敘述性統計及第五章的多變量分析都將以標準差法後的資料進行分析。