因素分析

第四章實證結果與分析

4.3 因素縮減(模式二)分析結果

4.3.1 因素分析

本研究將資料經由 SPSS 統計軟體分析，以表 4.62 所示，可得知 KMO 值為 0.733>0.5，球形檢定之顯著性為 0，表示拒絕虛無假設(不需要做結構簡化 )，變數適合進行因素分析。

表4.62 KMO 與 Bartlett 檢定

Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 0.733 近似卡方分配 380.325

自由度 55

Bartlett 球形檢定

顯著性 0.000

資料來源：本研究整理

在選擇因素個數之前，先計算出相關係數矩陣 R 與各特徵值，然後依 據 Kaiser(1960)之標準保留特徵值大於 1 的主成分，或累積變異數達 95%的因素，依此比較不同因素個數的分析結果。

所得到相關矩陣的特徵值為表 4.63 所示。其中特徵值大於 1 的因素個數有 3 個，而前 3 項因素可解釋全體變數變異數的比例為 79.919%。若預期可解釋累積變異數達到 95%則包含 6 個因素，因此本研究選取的因素個數為 3~6 個因素進行分析。接著為了所選擇的共同因子易於說明與解釋，所以採用最大變異旋轉法將因子作旋轉，由旋轉之後的因素負荷量中選取各因素中因素負荷量最大，且相近的變數作為因素的變數。

其次由因素分析縮減後的 3 個因素至 6 個因素以因素分析主成份法訂出新的指標。在進行分析時，因為每個變數的單位不同，因此將其標準化後再進行分析，脆出出新的因素之後，利用 SPSS 統計軟體將各因素轉換成為新的變數，以分析各因素與變數之間的關係。其分析結果如下所示。

表4.63 相關矩陣 R 的特徵值與變異數比例

成分特徵值變異數百分比累積的變異數百分比

1 5.576 50.688 50.688

2 2.139 19.447 70.135

3 1.076 9.783 79.919

4 0.793 7.211 87.13

5 0.501 4.552 91.682

6 0.278 2.528 94.21

7 0.217 1.973 96.182

8 0.164 1.489 97.672

9 0.143 1.296 98.967

10 0.068 0.62 99.587

11 0.045 0.413 100

資料來源：本研究整理一、取3 個因素之分析結果

由表4.64 可看出，取 3 個因素之旋轉過後的因素負荷量中，各因素選擇變數的方法是將11 個變數分別對各個因素中因素負荷量最大，且大於0.5 的值進行因素的變數選取，選取結果如表 4.65。

表4.64 選取 3 個因素之轉軸後因素負荷量成份變

數 1 2 3

1 0.859 0.148 0.331

2 0.878 0.192 -0.045

3 0.863 0.056 0.111

4 0.808 0.271 -0.017

5 0.209 0.297 0.863

6 0.118 0.199 0.859

7 0.667 0.223 0.473

8 0.787 -0.033 0.314

9 0.336 0.799 0.013

10 0.126 0.803 0.461

11 0.018 0.887 0.323

資料來源：本研究整理

表4.65 選取 3 個因素之變數分群結果

因素變數

因素 1

X (審查時間 )、

X (起訴時間 )、

₂

X (IPC 數 )、

₃

X (UPC

₄ 數)、

X (claim 總項數 )、

₇

X (獨立項數 )

₈

因素 2

X (訴訟前被引證次數 )、

⁹

X (全球專利家族數 )、

₁₀

X ( 美

₁₁ 國專利家族數)

因素 3

X (引證美國專利數 )、

₅

X (引證外國專利數 )

₆ 資料來源：本研究整理

利用迴歸分析方法探討各因素與各變數的關係，由表4.66、表 4.67、

表4.68 可以得到各因素之模式係數，各因素方程式分別為

1=-0.028X +0.385X +0.352X +0.167X -0.146X +0.398X1 2 3 4 7 8

F

(4.3.1)

2=0.435X -0.098X +0.723X9 10 11

F

(4.3.2)

3=0.486X +0.469X5 6

F

(4.3.3) 表4.66 取 3 個因素因素 1 與各變數之迴歸係數估計表(模式二)

未標準化係數標準化係數因素 1

B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性常數 -1.316 0.052 -25.288 0.000 審查時間 -0.006 0.014 -0.028 -0.423 0.675 起訴時間 0.023 0.003 0.385*** 7.750 0.000 IPC 數量 0.105 0.018 0.352*** 5.965 0.000 UPC 數量 0.019 0.006 0.167*** 3.192 0.003 總項數 -0.002 0.001 -0.146*** -2.838 0.008 獨立項數 0.043 0.006 0.398*** 6.872 0.000 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

表4.67 取 3 個因素因素 2 與各變數之迴歸係數估計表(模式二) 未標準化係數標準化係數

因素 2

B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 -0.617 0.063 -9.865 0.000

訴訟引證 0.009 0.001 0.435*** 7.095 0.000 家族全球 0.000 0.000 -0.098 -0.846 0.403 家族美國 0.010 0.002 0.723*** 6.155 0.000 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

表4.68 取 3 個因素因素 3 與各變數之迴歸係數估計表(模式二) 未標準化係數標準化係數

因素 3

B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 -0.715 0.088 -8.143 0.000

引證美國 0.009 0.002 0.486 4.253 0.000 引證外國 0.035 0.009 0.469 4.101 0.000 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

各個變數與因素之間的關係分別為審查時間 (

β

= −0.028,

t

= −0.423)、claim 總項數(

β

= −0.146,

t

= −2.838***)與因素 1 呈負相關，起訴時間 (

β

=0.385,

t

=7.75*** ) 、 IPC 數 (

β

=0.352,

t

=5.965***) 、UPC 數(

β

=0.167,

t

=3.192 ***) 、獨立項數 (

β

=0.398,

t

=6.872 ***) 與因素 1 呈正相關；全球專利家族數 (

β

= −0.098,

t

= −0.846) 與因素 2 呈負相關，訴訟前被引證次數 (

β

=0.435,

t

=7.095***)、美國專利家族數(

β

=0.723,

t

=6.155***)與因素 2 呈正相關；引證美國專利數(

β

=0.486,

t

=4.253***)、引證外國專利數(

β

=0.469,

t

=4.101***)與因素 3 呈正相關。

二、取4 個因素之分析結果

由表4.69 可看出，取 4 個因素之旋轉過後的因素負荷量中，各因素選擇變數的方法是將11 個變數分別對各個因素中因素負荷量最大，且大於0.5 的值進行因素的變數選取，選取結果如表 4.70。

表4.69 選取 4 個因素之轉軸後因素負荷量成分變

數 1 2 3 4

1 0.728 0.123 0.483 0.316

2 0.739 0.161 0.484 -0.092

3 0.830 -0.006 0.312 0.170

4 0.904 0.178 0.102 0.107

5 0.117 0.328 0.269 0.835 6 0.143 0.202 0.053 0.925

7 0.293 0.291 0.820 0.251

8 0.402 0.020 0.847 0.111

9 0.454 0.753 -0.029 0.054

10 0.014 0.852 0.294 0.329

11 0.014 0.912 0.091 0.248

資料來源：本研究整理

表4.70 選取 4 個因素之變數分群結果

因素變數

因素 1

X (審查時間 )、

X (起訴時間 )、

₂

X (IPC 數 )、

₃

X (UPC

₄ 數)

因素 2

X (訴訟前被引證次數 )、

⁹

X (全球專利家族數 )、

₁₀

X ( 美

₁₁ 國專利家族數)

因素 3

X (claim 總項數 )、

₇

X (獨立項數 )

₈

因素 4

X (引證美國專利數 )、

₅

X (引證外國專利數 )

₆ 資料來源：本研究整理

利用迴歸分析方法探討各因素與各變數的關係，由表4.71、表 4.72、

表4.73、表 4.74 可以得到各因素之模式係數，各因素方程式分別為

1=-0.049X +0.208X +0.248X +0.604X1 2 3 4

F

(4.3.4)

2=0.331X +0.072X +0.655X9 10 11

F

(4.3.5)

3=0.403X +0.529X7 8

F

(4.3.6)

4=0.262X +0.714X5 6

F

(4.3.7)

表4.71 取 4 個因素因素 1 與各變數之迴歸係數估計表(模式二) 未標準化係數標準化係數

因素 1

B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性常數 -1.199 0.104 -11.556 0.000 審查時間 -0.010 0.023 -0.049 -0.442 0.661 起訴時間 0.012 0.006 0.208** 2.182 0.036 IPC 數量 0.074 0.035 0.248** 2.137 0.039 UPC 數量 0.067 0.012 0.604*** 5.838 0.000 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

100

表4.72 取 4 個因素因素 2 與各變數之迴歸係數估計表(模式二) 未標準化係數標準化係數

因素 2

B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 -0.595 0.063 -9.377 0.000

訴訟引證 0.007 0.001 0.331*** 5.310 0.000 家族全球 0.000 0.000 0.072 0.606 0.549 家族美國 0.009 0.002 0.655*** 5.492 0.000 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

表4.73 取 4 個因素因素 3 與各變數之迴歸係數估計表(模式二) 未標準化係數標準化係數

因素 3

B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 -0.890 0.109 -8.143 0.000

總項數 0.006 0.002 0.403*** 3.251 0.002 獨立項數 0.058 0.014 0.529*** 4.268 0.000 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

表4.74 取 4 個因素因素 4 與各變數之迴歸係數估計表(模式二) 未標準化係數標準化係數

因素 4

B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 -0.696 0.072 -9.606 0.000

引證美國 0.005 0.002 0.262*** 2.778 0.008 引證外國 0.053 0.007 0.714*** 7.574 0.000 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

各個變數與因素之間的關係分別為審查時間 (

β

= −0.049,

t

= −0.442 ) 與因素 1 呈負相關，起訴時間 (

β

=0.208,

t

=2.182 **) 、 IPC 數 (

β

=0.248,

t

=2.137 **) 、 UPC 數 (

β

=0.604,

t

=5.838***)與因素 1 呈正相關；訴訟前被引證次數 (

β

=0.331,

t

=5.31***)、全球專利家族數 (

β

=0.072,

t

=0.606)、美國

101

專利家族數(

β

=0.655,

t

=5.492 ***)與因素 2 呈正相關； claim 總項數(

β

=0.403,

t

=3.251***)、獨立項數 (

β

=0.529,

t

=4.268***)與因素 3 呈正相關；引證美國專利數 (

β

=0.262,

t

=2.778***)、引證外國專利數(

β

=0.714,

t

=7.574 ***)與因素 4 呈正相關。

三、取5 個因素之分析結果

由表4.75 可看出，取 5 個因素之旋轉過後的因素負荷量中，各因素選擇變數的方法是將11 個變數分別對各個因素中因素負荷量最大，且大於0.5 的值進行因素的變數選取，選取結果如表 4.76。

表4.75 選取 5 個因素之轉軸後因素負荷量變數成分

1 2 3 4 5 1 0.639 0.560 0.062 0.330 0.213 2 0.573 0.600 0.008 -0.048 0.399 3 0.897 0.331 0.074 0.115 -0.063 4 0.883 0.175 0.110 0.094 0.251 5 0.093 0.268 0.328 0.840 0.087 6 0.134 0.061 0.193 0.930 0.064 7 0.264 0.809 0.359 0.233 -0.004 8 0.293 0.895 0.020 0.128 0.062 9 0.216 0.102 0.410 0.149 0.846

10 0.061 0.225 0.889 0.293 0.156 11 0.083 0.018 0.933 0.207 0.197 資料來源：本研究整理

102

表4.76 選取 5 個因素之變數分群結果

因素變數

因素 1

X (審查時間 )、

₁

X (IPC 數 )、

₃

X (UPC 數 )

₄

因素 2

X (起訴時間 )、

₂

X (claim 總項數 )、

₇

X (獨立項數 )

₈ 因素 3

X (全球專利家族數 )、

₁₀

X (美國專利家族數 )

₁₁ 因素 4

X (引證美國專利數 )、

₅

X (引證外國專利數 )

₆ 因素 5

X (訴訟前被引證次數 )

₉

資料來源：本研究整理

利用迴歸分析方法探討各因素與各變數的關係，由表4.77、表 4.78、

表4.79、表 4.80 可以得到各因素之模式係數，各因素方程式分別為

1=-0.278X +0.697X +0.526X1 3 4

F

(4.3.8)

2=-0.018X +0.282X +0.685X2 7 8

F

(4.3.9)

3=0.254X +0.704X10 11

F

(4.3.10)

4=0.264X +0.719X5 6

F

(4.3.11)

5 = X 9

F

(4.3.12) 表4.77 取 5 個因素因素 1 與各變數之迴歸係數估計表(模式二)

未標準化係數標準化係數因素 1

B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性常數 -1.044 0.083 -12.587 0.000 審查時間 -0.059 0.017 -0.278*** -3.464 0.001 IPC 數量 0.209 0.028 0.697*** 7.468 0.000 UPC 數量 0.058 0.009 0.526*** 6.407 0.000 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

103

表4.78 取 5 個因素因素 2 與各變數之迴歸係數估計表(模式二) 未標準化係數標準化係數

因素 2

B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 -0.925 0.109 -8.452 0.000

起訴時間 -0.001 0.005 -0.018 -0.199 0.843 總項數 0.004 0.002 0.282** 2.468 0.018 獨立項數 0.075 0.013 0.685*** 5.912 0.000 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

表4.79 取 5 個因素因素 3 與各變數之迴歸係數估計表(模式二) 未標準化係數標準化係數

因素 3

B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 -0.460 0.063 -7.355 0.000

家族全球 0.001 0.001 0.254* 1.947 0.059 家族美國 0.010 0.002 0.704*** 5.402 0.000 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

表4.80 取 5 個因素因素 4 與各變數之迴歸係數估計表(模式二) 未標準化係數標準化係數

因素 4

B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性常數 -0.700 0.069 -10.114 0.000 引證美國 0.005 0.002 0.264*** 2.925 0.006 引證外國 0.054 0.007 0.719*** 7.976 0.000 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

各個變數與因素之間的關係分別為審查時間 (

β

= −0.278,

t

= −3.464 *** ) 與因素 1 呈負相關， IPC 數 (

β

=0.697,

t

=7.468***)、 UPC 數 (

β

=0.526,

t

=6.407 ***)與因素 1 呈正相關；起訴時間(

β

= −0.018,

t

= −0.199)與因素 2 呈負相關， claim 總項數 (

β

=0.282,

t

=2.468** ) 、獨立項數

104

(

β

=0.685,

t

=5.912 ***) 與因素 2 呈正相關；全球專利家族數 (

β

=0.254,

t

=1.947 *)、美國專利家族數 (

β

=0.704,

t

=5.402 ***)與因素 3 呈正相關；引證美國專利數 (

β

=0.264,

t

=2.925***)、引證外國專利數(

β

=0.719,

t

=7.976 ***)與因素 4 呈正相關；因素 5 只有一個變數，因此訴訟前被引證次數與因素 5 呈正相關。

四、取6 個因素之分析結果

由表4.81 可看出，取 6 個因素之旋轉過後的因素負荷量中，各因素選擇變數的方法是將11 個變數分別對各個因素中因素負荷量最大，且大於0.5 的值進行因素的變數選取，選取結果如表 4.82。

表4.81 選取 6 個因素之轉軸後因素負荷量變數成分

1 2 3 4 5 6 1 0.646 0.538 0.065 0.326 0.213 0.138 2 0.520 0.502 0.026 -0.023 0.337 0.557 3 0.897 0.291 0.081 0.120 -0.074 0.167 4 0.894 0.187 0.101 0.076 0.283 -0.095 5 0.107 0.301 0.324 0.824 0.117 -0.134 6 0.129 0.043 0.202 0.939 0.051 0.100 7 0.273 0.782 0.367 0.231 -0.013 0.192 8 0.318 0.917 0.014 0.105 0.093 -0.037 9 0.213 0.093 0.404 0.142 0.852 0.071 10 0.058 0.202 0.895 0.296 0.148 0.117 11 0.087 0.031 0.928 0.196 0.218 -0.082 資料來源：本研究整理

105

表4.82 選取 6 個因素之變數分群結果

因素變數

因素 1

X (審查時間 )、

₁

X (IPC 數 )、

₃

X (UPC 數 )

₄ 因素 2

X (claim 總項數 )、

₇

X (獨立項數 )

₈

因素 3

X (全球專利家族數 )、

₁₀

X (美國專利家族數 )

₁₁ 因素 4

X (引證美國專利數 )、

₅

X (引證外國專利數 )

₆ 因素 5

X (訴訟前被引證次數 )

₉

因素 6

X (起訴時間 )

₂ 資料來源：本研究整理

利用迴歸分析方法探討各因素與各變數的關係，由表4.83、表 4.84、

表4.85、表 4.86 可以得到各因素之模式係數，各因素方程式分別為

1=-0.267X +0.667X +0553X1 3 4

F

(4.3.13)

2=0.157X +0.793X7 8

F

(4.3.14)

3=0.306X +0.652X10 11

F

(4.3.15)

4=0.198X +0.78X5 6

F

(4.3.16)

5 = X 9

F

(4.3.17)

6 = X 2

F

(4.3.18)

表4.83 取 6 個因素因素 1 與各變數之迴歸係數估計表(模式二) 未標準化係數標準化係數

因素 1

B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性常數 -1.058 0.079 -13.369 0.000 審查時間 -0.056 0.016 -0.267*** -3.487 0.001 IPC 數量 0.200 0.027 0.667*** 7.484 0.000 UPC 數量 0.062 0.009 0.553*** 7.065 0.000 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

106

表4.84 取 6 個因素因素 2 與各變數之迴歸係數估計表(模式二) 未標準化係數標準化係數

因素 2

B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性常數 -0.954 0.090 -10.611 0.000 總項數 0.002 0.002 0.157 1.543 0.131 獨立項數 0.087 0.011 0.793*** 7.780 0.000 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

表4.85 取 6 個因素因素 3 與各變數之迴歸係數估計表(模式二) 未標準化係數標準化係數

因素 3

B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 -0.464 0.063 -7.333 0.000

家族全球 0.001 0.001 0.306** 2.323 0.026 家族美國 0.009 0.002 0.652*** 4.948 0.000 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

表4.86 取 6 個因素因素 4 與各變數之迴歸係數估計表(模式二) 未標準化係數標準化係數

因素 4

B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性常數 -0.687 0.067 -10.190 0.000 引證美國 0.004 0.002 0.198** 2.260 0.030 引證外國 0.058 0.007 0.780*** 8.875 0.000 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

各個變數與因素之間的關係分別為審查時間 (

β

= −0.267,

t

= −3.487 *** ) 與因素 1 呈負相關， IPC 數 (

β

=0.667,

t

=7.484 ***)、 UPC 數 (

β

=0.553,

t

=7.065***)與因素 1 呈正相關； claim 總項數 (

β

=0.157,

t

=1.543 ) 、獨立項數 (

β

=0.793,

t

=7.78***) 與因素 2 呈正相關；全球專利家族數 (

β

=0.306,

t

=2.323**)、美國專利家族數 (

β

=0.652,

t

=4.948***)與

107

因素 3 呈正相關；引證美國專利數 (

β

=0.198,

t

=2.26 **)、引證外國專利數(

β

=0.78,

t

=8.875***)與因素 4 呈正相關；因素 5 只有一個變數，因此訴訟前被引證次數與因素 5 呈正相關；因素 6 只有一個變數，因此起訴時間與因素 6 呈正相關。

在文檔中中華大學碩士論文 (頁 104-117)

第四章 實證結果與分析

4.3 因素縮減(模式二)分析結果

4.3.1 因素分析

X (審 查 時 間 )、

X (起 訴 時 間 )、

X (IPC 數 )、

X (UPC

X (claim 總 項 數 )、

X (獨 立 項 數 )

X (訴 訟 前 被 引 證 次 數 )、

X (全 球 專 利 家 族 數 )、

X ( 美

X (引 證 美 國 專 利 數 )、

X (引 證 外 國 專 利 數 )

F

F

F

β

t

β

t

β

t

β

t

β

t

β

t

β

t

β

t

β

t

β

t

β

t

X (審 查 時 間 )、

X (起 訴 時 間 )、

X (IPC 數 )、

X (UPC

X (訴 訟 前 被 引 證 次 數 )、

X (全 球 專 利 家 族 數 )、

X ( 美

X (claim 總 項 數 )、

X (獨 立 項 數 )

X (引 證 美 國 專 利 數 )、

X (引 證 外 國 專 利 數 )

F

F

F

F

β

t

β

t

β

t

β

t

β

t

β

t

β

t

β

t

β

t

β

t

β

t

X (審 查 時 間 )、

X (IPC 數 )、

X (UPC 數 )

第四章實證結果與分析

X (審查時間 )、

X (起訴時間 )、

X (claim 總項數 )、

X (獨立項數 )

X (訴訟前被引證次數 )、

X (全球專利家族數 )、

X (引證美國專利數 )、

X (引證外國專利數 )

X (審查時間 )、

X (起訴時間 )、

X (訴訟前被引證次數 )、

X (全球專利家族數 )、

X (claim 總項數 )、

X (獨立項數 )

X (引證美國專利數 )、

X (引證外國專利數 )

X (審查時間 )、

X (起訴時間 )、

X (claim 總項數 )、

X (獨立項數 )

X (全球專利家族數 )、

X (美國專利家族數 )

X (引證美國專利數 )、

X (引證外國專利數 )

X (訴訟前被引證次數 )

X (審查時間 )、

X (claim 總項數 )、

X (獨立項數 )

X (全球專利家族數 )、

X (美國專利家族數 )

X (引證美國專利數 )、

X (引證外國專利數 )

X (訴訟前被引證次數 )

X (起訴時間 )