第四章 研究結果
第三節 因素分析與亯度檢定
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第三節 因素分析與亯度檢定
本研究為簡化資料結構，以下將透過因素分析將大量而龐雜的原始資料進一 步濃縮萃取為少數幾個有意義而足以代表原始資料的「因素（Factor）」，之後再 進行亯度檢定，藉由檢測 Cronbach’ s α 值以確認問卷各問項間是否達成一致。
而正式進行因素分析之前，必頇先利用 KMO（Kaiser-Meyer-Olkin，取樣適 當性衡量量數）和 Bartlett’s 球型檢定（Bartlett's Test of Sphericity）來判斷資料是 否適合進行因素分析。當 KMO 值與球型檢定所得之 χ2 值越大，且顯著性 p 值 小於 0.05，代表資料之間存在越多共同因素，越適合進行因素分析。
根據 Kaiser（1974）所提出的判別準則，當 KMO 值大於 0.8 時，代表該資 料極適合進行因素分析；KMO 值介於 0.7 至 0.8，表示中等，該資料可進行因素 分析；KMO 值介於 0.6 至 0.7，代表普通，但 KMO 值若等於或小於 0.5，則表 示該資料無法被接受，自然也無法進行因素分析。而 Bartlett’s 球型檢定係用於 判別變項相關係數是否顯著，Bartlett（1951）提出針對變項間相關矩陣的球形檢 定，此檢定法大致呈現χ2 分佈，變項間相關係數越高，所得 χ2 值越大，若顯 著性 p 值同時符合小於 0.05 的要求，則表示部份變項之間存在高度相關，越適 合進行因素分析。
本研究各研究變項之 KMO 值與 Bartlett’s 球型檢定結果如表 4-3-1 所示。
由表 4-3-1 可知，本研究四個研究變項之 KMO 值均大於 0.8，且顯著性 p 值皆為 0.000，已達顯著水準，顯示本研究資料極適合進行因素分析
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表 4-3-1 各變項之 KMO 值與 Bartlett’s 球型檢定結果
研究變項 KMO 值
Bartlett’s 球型檢定結果
近似卡方分配 自由度 顯著性 p 值 服務品質 0.948 14184.719 595 .000***
知覺價值 0.903 5823.731 105 .000***
顧客滿意度 0.911 4794.529 36 .000***
顧客忠誠度 0.890 4065.734 36 .000***
*P<.05, **P<.01, ***P<.001
資料來源：本研究彙整
一、因素萃取與因素轉軸
本研究採用因素分析之主成分分析法（principle component analysis）先進行 因素萃取，以求每個新成分足以代表最大觀察變異量。其次，再透過直交轉軸
（orthogonal rotations）之最大變異轉軸法（varimax rotation）進行因素轉軸，讓 負荷量之變異數在因素內保持最大值。
根據 Kaiser（1974）所提出的篩選標準，首先，因素特徵值（eigenvalue）
必頇大於 1；其次，進行因素轉軸後，因素負荷量（factor loading）之絕對值應 大於 0.6，且最大與次大因素負荷量相減值必頇大於 0.3，否則代表該問卷設計不 良，可能因此使數據產生偏誤。最後，再檢視共同性數值（community）是否大 於 0.5，以及轉軸後累積解釋總變異量是否大於 60%，以判定研究是否具有高可 亯度與研究價值。
以下茲說明本研究各研究變項之因素萃取與因素轉軸結果。
(一)、服務品質
如表 4-3-2 所示，本研究於服務品質的構面問項中萃取出七個因素。其中，
因素一之因素負荷量為 0.721 至 0.856；因素二之因素負荷量為 0.665 至 0.811；
因素三之因素負荷量為 0.741 至 0.856；因素四之因素負荷量為 0.666 至 0.786；
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因素五之因素負荷量為 0.612 至 0.749；因素六之因素負荷量為 0.714 至 0.772；
因素七之因素負荷量為 0.169 至 0.779。並透過因素分析刪去以 SQ 為題號開頭之 E5、E6、E7、E8、S2、F1、F8、R1、R2、C6、T7、T8 等十二個問項。
表 4-3-2 服務品質構面問項之轉軸後成分矩陣
編號 構面問項 因素一 因素二 因素三 因素四 因素五 因素六 因素七
SQ_P4 個資保密 .856
SQ_P5 個資不再二用 .819
SQ_P3 消費記錄保密 .814
SQ_P2 重視資安 .810
SQ_P6 網頁消費安全 .795
SQ_P7 無外洩疑慮 .773
SQ_P1 交易機制安全 .721
SQ_R5 免費退換貨 .811
SQ_R7 主動取回退貨 .775
SQ_R8 退換處理得宜 .764
SQ_R3 退換機制完善 .745
SQ_R6 協助完成手續 .732
SQ_R4 多元補償方案 .665
SQ_C4 服務失誤賠償 .856
SQ_C3 服務失誤致歉 .822
SQ_C2 願意提供補償 .786
SQ_C1 解釋與道歉 .783
SQ_C5 逾時補償 .741
SQ_F3 如實配送 .786
SQ_F2 確實出貨 .739
SQ_F5 商品完好 .712
SQ_F6 商品全新 .693
SQ_F7 準時送達 .673
SQ_F4 快速送達 .666
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編號 構面問項 因素一 因素二 因素三 因素四 因素五 因素六 因素七
SQ_E2 快速找到資訊 .749
SQ_E1 商品資訊清晰 .717
SQ_E3 功能頁面良好 .673
SQ_E4 網頁功能完善 .652
SQ_S1 作業系統良好 .612
SQ_T2 服務專線 .772
SQ_T3 客服亯箱 .754
SQ_T4 線上客服 .714
SQ_S4 隨時登入 .779
SQ_S3 24 小時交易 .682
SQ_S5 穩定不易當機 .619
資料來源：本研究彙整
(二)、知覺價值
如表 4-3-3 所示，本研究於知覺價值的構面問項中萃取出三個因素。其中，
因素一之因素負荷量為 0.743 至 0.856；因素二之因素負荷量為 0.742 至 0.853；
因素三之因素負荷量為 0.800 至 0.837。並透過因素分析刪去以 PV 為題號開頭之 Q1、Q2、Q3、Q4、Q5、R4、E3、E4 等八個問項。
表 4-3-3 知覺價值構面問項之轉軸後成分矩陣
編號 構面問項 因素一 因素二 因素三
PV_R3 感覺有品味 .856
PV_R2 感覺時尚 .839
PV_E1 感覺有自亯 .789
PV_R1 感覺跟上潮流 .777
PV_R5 鞋款漂亮 .764
PV_E2 感覺開心 .759
PV_R6 鞋款實搭 .743
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編號 構面問項 因素一 因素二 因素三
PV_B2 節省購物時間 .853
PV_B3 快速購得 .839
PV_B1 不需花費心力 .819
PV_B5 感覺消費便利 .778
PV_B4 感覺消費輕鬆 .742
PV_M4 感到價格滿意 .837
PV_M5 無經濟負擔 .814
PV_M3 價格合理 .800
資料來源：本研究彙整
(三)、顧客滿意度
如表 4-3-4 所示，本研究於顧客滿意度的構面問項中萃取出一個因素，因素 負荷量為 0.609 至 0.775，並未刪去任何題項。但由於僅萃取出一個因素，無法 進行轉軸，因此轉而檢視共同性之萃取部份，並以此作為因素負荷量。
表 4-3-4 顧客滿意度構面問項之轉軸後成分矩陣
編號 構面問項 因素一
CS_S1 商品品質滿意 .775
CS_S2 商品品質安心 .764
CS_S3 商品品質保障 .738
CS_P1 商品價格滿意 .609
CS_P2 物超所值 .668
CS_P3 商價比例合理 .627
CS_E1 消費經驗滿意 .737
CS_E2 消費後愉快 .680
CS_E3 喜歡這個品牌 .626
資料來源：本研究彙整
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(四)、顧客忠誠度
如表 4-3-5 所示，本研究於顧客忠誠度構面問項中萃取出兩個因素。其中，
因素一之因素負荷量為 0.844 至 0.865；因素二之因素負荷量為 0.716 至 0.838。
並透過因素分析刪去以 CL 為題號開頭之 B3 一個問項。
表 4-3-5 顧客忠誠度構面問項之轉軸後成分矩陣
編號 構面問項 因素一 因素二
CL_R1 推薦給親友 .865
CL_R2 推薦給網友 .865
CL_B1 願意再次購買 .860
CL_R3 推薦首選 .846
CL_B2 願意持續購買 .844
CL_P2 可接受漲價 .838
CL_P3 不因折扣而買 .742
CL_P4 忽略低價他牌 .737
CL_P1 接受目前訂價 .716
資料來源：本研究彙整
二、因素命名與亯度檢定
完成因素萃取與因素轉軸後，本研究根據萃取出問項之內涵為因素重新命名，
之後再藉由檢測 Cronbach’ s α 值進行問卷亯度檢定。當 α 值越高，代表量表之內 部一致性也越高，而一般研究通常要求 Cronbach’s α 值至少必頇高於 0.5，當達 到 0.7 以上才能稱作是具備了良好的亯度。
以下茲說明各變項萃取因素重新命名與亯度檢定之結果。
(一)、服務品質
如表 4-3-6 所示，本研究將服務品質構面所萃取出之七個因素重新命名為
「資安維護」、「退換服務」、「失誤賠償」、「配送確實」、「系統完善」，以及「客
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服方案」、「功能穩定」。而七個因素之Cronbach’ s α 值均大於 0.7；分項對總項 之相關係數（Item-to-total correlation）亦皆大於 0.5，顯示本研究之服務品質變 項具有良好的內在一致性。
1、因素一：資安維護
因素一包含有七個構面問項，其轉軸後特徵值為 5.449，累積解釋變異量為 15.570，Cronbach’ s α 值為 0.947。而由於七個構面問項皆與消費者個人資料安全 相關，故命名為「資安維護」。
2、因素二：退換服務
因素二包含有六個構面變項，其轉軸後特徵值為 4.239，累積解釋變異量為 27.680，Cronbach’ s α 值為 0.923。而由於六個構面問項皆與退換貨機制相關，故 命名為「退換服務」。
3、因素三：失誤賠償
因素三包含有五個構面變項，其轉軸後特徵值為 4.112，累積解釋變異量為 39.429，Cronbach’ s α 值為 0.933。而由於五個構面問項皆與發生交易問題時，企 業願意付出之賠償措施相關，故命名為「失誤賠償」。
4、因素四： 配送確實
因素四包含有六個構面變項，其轉軸後特徵值為 3.921，累積解釋變異量為 50.633，Cronbach’ s α 值為 0.873。而由於六個構面問項皆與商品配送之準確性與 時效性相關，故命名為「配送確實」。
5、因素五：系統完善
因素五包含有五個構面變項，其轉軸後特徵值為 3.110，累積解釋變異量為 59.519，Cronbach’ s α 值為 0.848。而由於五個構面問項皆與網頁作業系統之資訊 版面配置和功能頁面相關，故命名為「系統完善」。。
6、因素六：客服方案
因素六包含有三個構面變項，其轉軸後特徵值為 2.175，累積解釋變異量
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為 65.732，Cronbach’ s α 值為 0.830。而由於三個構面問項皆與消費者可尋求協 助之客服方式相關，故命名為「客服方案」。
7、因素七：功能穩定
因素七包含有三個構面變項，其轉軸後特徵值為 2.030，累積解釋變異量為 71.531，Cronbach’ s α 值為 0.761。而由於三個構面問項皆與網頁能否正常提供服 務相關，故命名為「功能穩定」。
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0.7；分項對總項之相關係數（Item-to-total correlation）亦皆大於 0.5，顯示本研 究之知覺價值變項具有良好的內在一致性。1、因素一：美好感受
因素一包含有七個構面問項，其轉軸後特徵值為 4.807，累積解釋變異量為 32.044，Cronbach’ s α 值為 0.925。而由於七個構面問項皆與消費者對於商品產生 的正面感受和評價相關，故命名為「美好感受」。
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56.686，Cronbach’ s α 值為 0.910。而由於五個構面問項皆與消費過程快速、便利 且不需過多心力資源相關，故命名為「輕鬆消費」。3、因素三：售價合理
因素三包含有三個構面問項，其轉軸後特徵值為 2.252，累積解釋變異量為 71.702，Cronbach’ s α 值為 0.801。而由於三個構面問項皆與消費者認同目前商品 售價相關，故命名為「售價合理」。
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（Item-to-total correlation）亦大於 0.5，顯示本研究之顧客滿意度變項具有良好 的內在一致性。
1、因素一：購後滿意
因素一包含有九個構面問項，其轉軸後特徵值為 6.224，累積解釋變異量為 69.157，Cronbach’ s α 值為 0.944。而由於九個構面問項皆與消費者購買商品後對 商品產生的滿意感受相關，故命名為「購後滿意」。
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總項之相關係數（Item-to-total correlation）亦皆大於 0.5，顯示本研究之顧忠誠 度變項具有良好的內在一致性。1、因素一：推薦再購
因素一包含有五個構面問項，其轉軸後特徵值為 4.050，累積解釋變異量為 45.000，Cronbach’ s α 值為 0.943。而由於五個構面問項分別與消費者推薦商品之 意願和日後再度購買之意願相關，故統整命名為「推薦再購」。
2、因素二：價格承受
因素二包含有四個構面問項，其轉軸後特徵值為 2.721，累積解釋變異量為
因素二包含有四個構面問項，其轉軸後特徵值為 2.721，累積解釋變異量為