第四章 研究結果
第三節 因素分析與信度檢定
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第三節 因素分析與信度檢定
本節將知覺品質、知覺價值、滿意度與購買意願四個變數之構面進行因素分 析及信度檢定。因素分析的目的是對資料找出其結構，以少數幾個因素來解釋一 群相互有關係存在的變數，但又能保有原始資料最多的資訊，如此方可達到因素 分析兩大目標：資料簡化和摘要。信度檢定的目的是用來評估問卷測量結果的內 在一致性、穩定性及可靠性。本研究因素分析與信度檢定的步驟與方法詳述如下。
一、檢驗變項間相關性
在進行因素分析之前，必須先檢驗變項間具有某種程度上的相關，以確定資 料適合因素分析。主要的方法是透過 KMO（Kaiser–Meyer–Olkin）取樣適切性量 數與 Berlett 球形檢定值的大小來判別。
KMO 值會介於 0 至 1 之間，當 KMO 值愈大時，表示變項間的共同因素愈 多，愈適合進行因素分析。如果 KMO 值小於 0.5 時，較不宜進行因素分析，進 行因素分析之普通的（mediocre）準則至少在.60 以上（吳明隆，2007）。表 4-3-1 詳述 KOM 值介於 0 至 1 之間的適切性判別。
表 4-3-1：KMO 值的判別
KMO 統計量值 判別說明 因素分析適切性
.90 以上 極適合進行因素分析 極佳的
.80 以上 適合進行因素分析 良好的
.70 以上 尚可進行因素分析 適中的
.60 以上 勉強可進行因素分析 普通的
.50 以上 不適合進行因素分析 欠佳的
.50 以下 非常不適合進行因素分析 無法接受的 資料來源：吳明隆（2007）。SPSS 操作與應用，問卷統計分析實務。
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Berlett球形檢定的結果是用來判別變項相關係數是否達顯著性，此檢定法約 略呈現近似卡方分配，若變項之間相關係數愈高，則所得卡方值愈大，且顯著性 p值小於0.05，表示變項間存在著高度相關，此時就愈適合進行因素分析。
表4-3-2顯示本研究在「知覺品質」、「知覺價值」、「滿意度」與「購買意願」
的KMO值均大於.70，範圍介於尚可進行因素分析~極適合進行因素分析
（.756~.911）。在Berlett球形檢定上，各變項的顯著性機率值p=.000＜.05，顯示 本研究的資料適宜進行因素分析。
表 4-3-2：本研究變項之 KMO 值與 Berlett 球形檢定 研究變項 KMO值 Berlett球形檢定
近似卡方分配 自由度 顯著性p值 知覺品質 .911 2834.847 78 .000***
知覺價值 .888 3570.627 91 .000***
滿意度 .829 1011.552 10 .000***
購買意願 .756 1137.812 3 .000***
*p<.05, **p<.01, ***p<.001
二、因素萃取與因素轉軸
本研究採用因素分析中的主成分分析法（Principle component solution）來抽 取因素，希望讓每一個成分能夠代表最大的觀察變異量，並利用直交轉軸法
（Orthogonal rotation）中的最大變異數法（Varimax）進行因素轉軸，以讓負荷 量之變異數在因素內是最大的。然後，根據Kaiser建議，以特徵值（Eigenvalue）
大於1.0作為取決因素的標準。
至於因素負荷量選取的指標準則，若因素負荷量大於.71，則共同因素可以
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解釋指標變項50％的變異量，此時因素負荷量的狀況甚為理想；若因素負荷量小 於.32，則共同因素可以解釋指標變項的變異量不到10％，此時因素負荷量的狀 況甚為不理想。詳細的因素負荷量、解釋變異百分比及選取準則判斷標準如表 4-3-3所示。
表 4-3-3：因素負荷量、解釋變異量及選取準則
因素負荷量 解釋變異量 題項變數狀況
.71 50% 甚為理想
.63 40% 非常好
.55 30% 好
.45 20% 普通
.32 10% 不好
＜.32 ＜10% 捨棄
資料來源：吳明隆（2007）。SPSS 操作與應用，問卷統計分析實務。
本研究依據上述對照表，在因素分析程序中，挑選因素負荷量在.60以上者，
此時共同因素可以解釋題項變數的百分比為36％。最後，判斷轉軸後的累積解釋 之總變異量，以60％以上做為選取標準，此時因素分析結果是佳的。
（一）知覺品質構面
知覺品質構面總共分析出二個因素，因素1的因素負荷量是.642至.748；因素 2的因素負荷量是.665至.808。詳細的轉軸後成分矩陣請見表4-3-4。透過因素分 析，刪除了題號5、題號6、題號8、題號11、題號13、題號14、題號15、題號17、
題號22，以及題號23。
表 4-3-4：「知覺品質」主成分分析轉軸後之成分矩陣
問卷題號 問項 因素 1 因素 2
題號 19 員工服務 .748 .076
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題號 20 新聞值得信賴 .740 .270
題號 9 隱私保密 .734 .149
題號 16 專業內容 .733 .245
題號 18 準確新聞分類 .679 .347
題號 21 個人化功能 .643 .341
題號 10 較無風險 .642 .228
題號 2 隨點即看 .066 .808
題號 1 使用方便 .140 .782
題號 4 快速瀏覽 .269 .740
題號 3 版面人性化 .333 .697
題號 12 順利更新 .374 .695
題號 7 多元新聞 .353 .665
（二）知覺價值構面
知覺價值構面總共分析出三個因素，因素1的因素負荷量是.624至.786；因素 2的因素負荷量是.816至.856；因素3的因素負荷量是.775至.831。詳細的轉軸後成 分矩陣請見表4-3-5。透過因素分析，刪除了題號2、題號3、題號7、題號8，以 及題號12。
表 4-3-5：「知覺價值」主成分分析轉軸後之成分矩陣
問卷題號 問項 因素 1 因素 2 因素 3
題號 11 感到放鬆 .786 .096 -.161 題號 10 使用愉悅 .785 .125 -.158 題號 19 拓展視野 .736 .182 -.095 題號 18 親友互動 .714 .161 -.189 題號 9 閱讀樂趣 .704 .305 -.092 題號 17 具科技感 .671 .361 -.102 題號 16 跟上時代 .629 .328 -.180 題號 1 一致品質 .624 .178 -.205 題號 14 節省時間 .237 .856 -.153 題號 13 經濟實惠 .248 .842 -.141 題號 15 節能減碳 .271 .816 -.207 題號 4 較不腥羶色 -.069 -.067 .831
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題號 6 較不劇情性 -.237 -.214 .788 題號 5 較不圖像化 -.278 -.202 .775
（三）滿意度構面
滿意度構面總共分析出一個因素，因素1的因素負荷量是.607至.666。詳細的 成分矩陣請見表4-3-6。透過因素分析，刪除了題號4、題號5。
表 4-3-6：「滿意度」主成分分析之成分矩陣
問卷題號 問項 因素 1
題號1 新聞內容滿意 .666
題號2 新聞分類滿意 .657
題號3 版面設計滿意 .607
題號6 系統品質滿意 .623
題號7 用戶服務滿意 .654
（四）購買意願構面
購買意願構面總共分析出一個因素，因素1的因素負荷量是.429至.940。詳細 的成分矩陣請見表4-3-7。透過因素分析，刪除了題號4。
表 4-3-7：「購買意願」主成分分析之成分矩陣
問卷題號 問項 因素1
題號1 可能付費 .879
題號2 想要付費 .903
題號3 推薦親友 .853
三、因素命名與信度分析
在經過轉軸之後，根據每個因素所涵蓋之變項內涵來為因素命名。最後，再 對個別萃取出來的因素進行信度分析（Reliability analysis），Cronbach's α 信度係 數法為最普遍使用的信度分析方法。信度係數參考標準，本研究採用吳統雄
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（1990）關於信度的研究報告，當 α 係數達到 0.7 時才能算是擁有良好的信度，
詳細數值請參見表 4-3-8。
表 4-3-8：可信度參考標準
信度係數 可信程度
信度≦0.30 不可信
0.40＜信度≦0.50 初步研究，勉強可信 0.50＜信度≦0.70 可信（最常見的範圍）
0.70＜信度≦0.90 很可信（次常見的範圍）
0.90＜信度 十分可信
資料來源：吳統雄（1990）。《電話調查理論與方法》。台北：聯經出版社。
（一）知覺品質構面
從表4-3-9顯示，知覺品質構面濃縮出來的兩個因素，參考Makain（2005）
的知覺品質衡量構面，分名命名為「保證與信賴」和「便利與可靠」。這兩個因 素的Cronbach's α 均大於0.7；分項對總項之相關係數（Item-to-total correlation）
均大於0.5，顯示知覺品質構面具有良好的內在一致性。
1.因素1：「保證與信賴」
因素1包含七個構面問項，轉軸後特徵值為3.942，累積解釋變異量達30.324
％，Cronbach's α 係數為0.865。由於此因素組成之構面問項大部分都與產品的保 證度與信賴度有關，所以將此因素命名為「保證與信賴」。
2.因素2：「便利與可靠」
因素2包含六個構面問項，轉軸後特徵值為3.673，累積解釋變異量達60.013
％，Cronbach's α 係數為0.869。由於此因素組成之構面問項大部分都與產品的使 用便利度與可靠度有關，所以將此因素命名為「便利與可靠」。
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Cronbach's α
Item-to-total correlation
知 之相關係數（Item-to-total correlation）均大於0.5，顯示知覺價值構面具有良好的 內在一致性。
1.因素1：「情感與社會價值」
因素1包含八個構面問項，轉軸後特徵值為4.347，累積解釋變異量達31.049
％，Cronbach's α 係數為0.894。由於此因素組成之構面問項大部分都與產品帶給 使用者的情感與社會價值有關，所以將此因素命名為「情感與社會價值」。
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Item-to-total correlation 知
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Scotter（2004）的滿意度衡量構面，將此因素命名為「產品滿意度」。該因素的 Cronbach's α 值大於0.7；分項對總項之相關係數（Item-to-total correlation）均大 於0.5，顯示滿意度構面具有良好的內在一致性。
1.因素1：「產品滿意度」
因素1包含五個構面問項，特徵值為3.207，累積解釋變異量達64.143％，
Cronbach's α 係數為0.860。由於該因素組成之構面問項都與使用者對產品的滿意 度有關，所以將此因素命名為「產品滿意度」。
Item-to-total correlation 滿 值大於0.7；分項對總項之相關係數（Item-to-total correlation）均大於0.5，顯示 購買意願構面具有良好的內在一致性。
1.因素1：「產品購買意願」
因素1包含三個構面問項，特徵值為2.635，累積解釋變異量達87.831％，
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Cronbach's α 係數為0.931。由於該因素組成之構面問項都與使用者對產品的購買 意願有關，所以將此因素命名為「產品購買意願」。
表 4-3-12：「購買意願」構面之因素分析與信度檢定 變
項
因素 命名
構面問項 因素負 荷量
特徵值 累積解 釋變異 量（％）
Cronbac h's α
Item-to-total correlation 購
買 意 願
產品 購買 意願
可能付費 .879 2.635 87.831 .931 .857
想要付費 .903 .884
推薦親友 .853 .831
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