第四章 研究結果
第四節 因素分析與信度檢定
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在正式進行因素分析之前，必頇先檢驗變項之間具有某種程度上的相關，以 確定資料適合進行因素分析，檢驗的方法主要是透過 KMO（Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy, KMO）取樣適切性量數檢定與 Berlett 球型檢定
（Barlett’s test of sphericity）。
KMO 值會介在 0~1 之間，值越高代表之後進行因素分析的效果越好，當值為 0.8 以上代表有進行因素分析的價值，當值達 0.9 以上代表因素分析的效果極佳（楊 世瑩，2009）。由表 4-15 顯示，本研究各研究構面的 KMO 值均大於 0.8，也就是 本研究適合進行因素分析。
另外，Berlett 球型檢定的結果用來判定變項相關係數是否達顯著性，一般而 言，若檢定結果之卡方值極大，且顯著性 p 值小於 0.05，即表示部分變項間存在 著高度相關，而且可以萃取出一個或更多的因素，研究者可以繼續執行因素萃取 之工作（謝旭州，2008）。由表 4-15 顯示，本研究各研究構面的資料適宜進行因素 分析。
表 4-15 各研究構面之 KMO 值與 Bartlett 球型檢定 研究變項 KMO 值 Bartlett 球型檢定
近似卡方分配 自由度 顯著性 p 值 服務品質 0.898 4664.976 120 0.000***
知覺價值 0.815 2059.933 28 0.000***
顧客滿意度 0.871 2351.565 15 0.000***
顧客忠誠度 0.908 3207.374 28 0.000***
*p＜.05, **p＜.01, ***p＜.001
二、 因素萃取與因素轉軸
本研究透過主成分分析法（principal components analysis）來進行因素萃取，
目的是讓每一個成分能夠代表最大之觀察變異量，之後再運用直交轉軸（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
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素內是最大的。
本研究根據邱皓政（2008）提出的原則進行因素的選取，原則有以下三點：
首先，根據 Kaiser 建議，以特徵值（eigenvalues）大於 1 作為選取之標準；再者，
透過主成份分析與最大變異數法進行因素轉軸，以因素負荷量大於 0.63，即該因 素能解釋觀察變項之 40％變異量時，作為選取標準；最後，判斷轉軸後累積解釋 之總變異量，以大於 60％作為標準。
(一) 服務品質構面
根據表 4-16 所示，服務品質構面總共分析出四個因素，因素 1 的因素負荷量 是 0.800 至 0.920，因素 2 的因素負荷量是 0.672 至 0.855，因素 3 的因素負荷量是 0.635 至 0.778，因素 4 的因素負荷量是 0.627 至 0.772。透過因素分析，刪去了題 號 13、題號 14、題號 15 和題號 16 四個問項。
表 4-16 服務品質構面之因素主成份分析轉軸後的成份矩陣
問卷題號 構面問項 因素 1 因素 2 因素 3 因素 4 題號 19 回覆迅速 .920 .142 .134 .195 題號 20 客服誠意 .916 .129 .137 .173 題號 18 樂意回覆 .910 .163 .154 .213 題號 17 良好客服 .800 .170 .265 .141 題號 11 準時送達 .116 .855 .199 .086 題號 10 正確交付 .128 .845 .263 .109 題號 9 記錄正確 .117 .780 .358 .092 題號 12 商品一致 .191 .672 .059 .205 題號 7 節省時間 .134 .220 .778 .233 題號 8 個人化功能 .236 .265 .715 .062 題號 5 商品找尋 .218 .152 .685 .355 題號 6 購物快速 .129 .415 .635 .286 題號 3 資訊豐富 .208 .279 .118 .772 題號 1 介紹詳細 .164 .462 .053 .726 題號 2 搜尋功能 .225 .053 .317 .645 題號 4 選擇充足 .133 -.048 .308 .627 (二) 知覺價值構面
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根據表 4-17 所示，知覺價值構面總共分析出兩個因素，因素 1 的因素負荷量 是 0.741 至 0.852，因素 2 的因素負荷量是 0.844 至 0.911。透過因素分析，刪去了 題號 24、題號 27、題號 28 和題號 32 四個問項。
表 4-17 知覺價值構面之因素主成份分析轉軸後的成份矩陣 問卷題號 構面問項 因素 1 因素 2
題號 22 品質與價格 .852 .090 題號 21 商品價格 .837 .042 題號 23 時間節省 .793 .197 題號 26 購物輕鬆 .764 .344 題號 25 購物服務 .741 .345 題號 30 忘卻煩惱 .126 .911 題號 29 沉浸購物 .182 .874 題號 31 網購樂趣 .244 .844
(三) 顧客滿意度構面
根據表 4-18 所示，顧客滿意度構面總共分析出一個因素，因素 1 的因素負荷 量是 0.842 至 0.911。透過因素分析，刪去了題號 39 一個問項。
表 4-18 顧客滿意度構面之因素主成份分析轉軸後的成份矩陣 問卷題號 構面問項 因素 1
題號 35 購買划算 .911 題號 34 物超所值 .897 題號 37 經驗滿意 .864 題號 38 心情滿意 .859 題號 33 價格滿意 .854 題號 36 滿足需求 .842 (四) 顧客忠誠度構面
根據表 4-19 所示，顧客忠誠度構面總共分析出一個因素，因素 1 的因素負荷 量是 0.745 至 0.912。透過因素分析，刪去了題號 47 一個問項。
表 4-19 顧客忠誠度構面之因素主成份分析轉軸後的成份矩陣
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問卷題號 構面問項 因素 1 題號 43 推薦親友 .912 題號 41 持續購買 .888 題號 42 忠實用戶 .884 題號 44 推薦同事 .883 題號 40 再次購買 .880 題號 48 選購正確 .851 題號 46 價格接受 .803 題號 45 網路推薦 .745
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 運用適合態度、意見式問卷或量表的 Cronbach’s α 信度係數法進行信度分析，以 α 係數衡量內在一致性，當α係數達到 0.7 才能算是擁有良好的信度。
(一) 服務品質構面
從表 4-20 顯示，服務品質構面濃縮出來的四個因素，參考 Wolfinbarger 與 Gilly
（2003）的服務品質衡量構面，分別命名為「客服服務」、「服務精確」、「網站介 面」和「網站內容」。這四個因素的 Cronbach’s α係數均大於 0.7；分項對總項之 相關係數（item-to- total correlation）均大於 0.5，顯示服務品質構面具有良好的內 在一致性。
1.因素 1：客服服務
因素 1 包含 4 個構面問項，特徵值為 3.511，累積解釋變異量達 21.945％，
Cronbach’s α係數達 0.951。由於此因素組成之構面問項都與客服服務有關，所以 將此因素命名為「客服服務」。
2.因素 2：服務精確
因素 2 包含 4 個構面問項，特徵值為 3.205，累積解釋變異量達 41.977％，
Cronbach’s α係數達 0.868。由於此因素組成之構面問項都與提供之服務的正確性 和時效性有關，所以將此因素命名為「服務精確」。
3.因素 3：網站介面
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Cronbach’s α係數達 0.832。由於此因素組成之構面問項都與 lativ 國民服飾網站的 操作介面有關，所以將此因素命名為「網站介面」。
4.因素 4：網站內容
因素 4 包含 4 個構面問項，特徵值為 2.400，累積解釋變異量達 73.050％，
Cronbach’s α係數達 0.773。由於此因素組成之構面問項都與 lativ 國民服飾網站提 供的商品資訊有關，所以將此因素命名為「網站內容」。 Cronbach’s α係數均大於 0.7；分項對總項之相關係數（item-to- total correlation）
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Cronbach’s α係數達 0.882。由於此因素組成之構面問項都與 lativ 國民服飾網站給 予使用者的實際使用之價值有關，所以將此因素命名為「實用價值」。
2.因素 2：體驗感受
因素 2 包含 4 個構面問項，特徵值為 2.592，累積解釋變異量達 73.617％，
Cronbach’s α係數達 0.884。由於此因素組成之構面問項都與 lativ 國民服飾網站給 予使用者的體驗感受與價值有關，所以將此因素命名為「體驗感受」。
從表 4-22 顯示，顧客滿意度構面濃縮出來的一個因素，參考 Voss,、Parasuraman 和 Grewal（1998）的顧客滿意度衡量構面，命名為「滿意度」。該因素的 Cronbach’s α係數大於 0.7；分項對總項之相關係數（item-to- total correlation）均大於 0.5，顯 示顧客滿意度構面具有良好的內在一致性。
1.因素 1：滿意度
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因素的 Cronbach’s α係數大於 0.7；分項對總項之相關係數（item-to- total correlation）均大於 0.5，顯示顧客忠誠度構面具有良好的內在一致性。
1.因素 1：忠誠度
因素 1 包含 8 個構面問項，特徵值為 5.882，累積解釋變異量達 73.529％，
Cronbach’s α係數達 0.948。由於此因素組成之構面問項都與顧客對於 lativ 國民服 飾提供之服務的忠誠程度衡量有關，所以將此因素命名為「忠誠度」。