本次實驗採用問卷調查法，以網路問卷作為本次實驗主要招募受試者的管道，我們 採用 SurveyCake.com 作為主要的平台。一共收集到 180 份有效樣本。其中男女比例大 致相符，52%的填答者為女性，48%則是男性，其中有 2 個遺漏值。在年齡分布上，將
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統計資料 項目 次數 百分比
教育程度 高中、職 17 9.4%
專科 28 15.6%
大學 76 42.2%
碩士 54 30%
博士 2 1.1%
其他 2 1.1%
年收入 0-25 萬 8 4.4%
26-50 萬 25 13.9%
51-100 萬 58 32.2%
101-200 萬 69 38.3%
201 以上 18 10%
資產規模 0-50 萬 30 16.7%
51-100 萬 22 12.2%
101-500 萬 52 28.9%
501-1000 萬 32 17.8%
1001-3000 萬 34 18.9%
3001 萬以上 8 4.4%
投資經驗 1 年以下 22 12.2%
1 年以上未滿 3 年 17 9.4%
3 年以上未滿 5 年 15 8.3%
5 年以上未滿 10 年 28 15.9%
10 年以上 97 53.9%
表（一）問卷統計
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第二節 實證結果
本研究旨在探討消費者心理特性對於投資行為與機器人理財等相關技術的接受程 度，採用生命週期理論作為消費者心理特性的依據。下表為消費者心理特性的分布，與 Rogers 對各階段人數之比例略有差異。
統計資料 項目 次數 百分比
消費者心理特性 創新者 7 3.9%
早期採用者 28 15.6%
早期大眾 93 51.7%
晚期大眾 39 21.7%
遺漏 13 7.2%
表（二）問卷採樣對象心理特性分佈。
0 10 20 30 40 50 60
創新者 早期採用者 早期大眾 晚期大眾
本研究與Rogers之消費者心理特性分佈比較
Rogers 本研究
圖（十一）消費者心理特性分佈比較（本研究繪製）。
30 以我們針對所有子題項去跑多變量變異數分析（MANOVA）。
結果顯示，在 MANOVA 多變量變異數分析的結果之下，消費者心理特性（創新 者、早期採用者、早期大眾、晚期大眾）對於上述兩個題項在大部分檢定上沒有顯著 的差異。（Pillar’s Track:p=.177 ; Wilk’s Lambda:p=.176; Hotelling’s Track:p=.175）只有 在 Roy’s Largest Root 這項檢定上有差異（p=.034）。我們往下分析該子題，發現在「假 設您投資理財往來機構提供全自動（含執行交易）理財機器人（Robo - Advisor）平台 服務，下列因素讓您願意開始使用的重視程度為何？ 「投資績效能夠超越自已研究或 理專建議」有不同消費者心理特性有顯著的差異（t=2.75, p=0.045）。
我們針對此題項做 Post Hoc 分析，發現在消費者心理特性上，早期採用者與早期 大眾兩組對於「投資績效能夠超越自已研究或理專建議」此子題有顯著的差異，早期 大眾比早期採用者在更重視「投資績效」（平均分數高出 0.38）。
而針對題目 4（採用機器人服務的年化報酬率）、題目 6-8（受訪人對整體理財業 務之期待內容及往來對象選擇）等題項，由於資料為名目資料(nominal)，我們進行卡 方(chi-square)分析，來看消費者心理特質是否對於這些題項上有顯著上的不同。
結果顯示，在題目 4 （p=0.231）、題目 6 的各項商品選擇上、題目 7 （p=0.596）、
題目 8（p=0.44）上，皆沒有顯著性的差異。表示消費者不同心理特性，在目前的資料 上，並不會對消費者的投資行為與偏好上有產生顯著性的影響。顯示我們的研究假設 並不被支持。
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第三節 訪談質性分析
鑑於問卷搜集及分析的結果並不顯著，遂以先期的訪談內容進行質性研究，再次 探求不同技術採用生命週期中之位階，對機器人理財之採用意願差異性，藉由第三章 的訪談內容分析，可以將 6 位受訪者分類並觀察到下列特性：
6 位受訪者在第一題心理特性的分類：
心理特性 受訪者
創新者 B 君、D 君 早期採用者 F 君
早期大眾 A 君、C 君 晚期大眾 E 君
表（三）訪談對象心理特性分佈。
依上述的分眾結果檢視第三題使用理財機器人服務的採用意願：
分眾 採用意願
創新者 B 君、D 君 偏向正面的使用意願 早期採用者 F 君 偏向懷疑的使用意願 早期大眾 A 君、C 君 偏向懷疑的使用意願 晚期大眾 E 君 偏向懷疑的使用意願
表（四）訪談對象心理特性對應理財機器人服務採用意願。
上述二個問題的受訪者敘述結果產生矛盾，僅有創新者的採用意願符合預期的特 性，經檢視訪談內容發現，由於受訪者對於現有理財專員服務的滿意程度及理財機器 人所能提供的建議商品項目與受訪者所需差異，造成使用意願與本研究的先期假設不 同。
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