實驗一主要為分析 H1：海洋深層水產品屬性影響購買決策。以一個因素七 個構面預測一個應變項，藉以找出自變數與應變數間的數量及預測因變項，本實 驗一自變數為連續變數，依變數為類組變數，因此，採用羅吉斯迴歸進行實驗一 影響購買決策的七項產品屬性分析。其中，Omnibus 是用來檢定是否有變數進 入迴歸模式中；Wald 值是用來檢定迴歸係數顯著程度，值愈大，表示該自變數 的作用愈顯著；而在區間與名目變數間，適以 Eta 值進一步檢定相關性，其值介 0~1 之間，愈靠近 1，表示有佷的相關性存在。在 Logistic 迴歸中 R2以 Cox & Snell R２或 Nagelkerke R２衡量之；以卡方值顯示的 Pearson & Deviance 是用來檢定衡 量迴歸模式成立的假設，其值愈小，代表模式配合度愈佳。在 Logistic 迴歸中，
可藉由其模型方程式進行計算事件發生機率的勝算比（林震岩，2007）。使用迴 歸分析檢定時，將有共線性、殘差異常兩個問題需要注意，（1）所謂共線性是指 自有兩個或兩個以上的自變數存在完全線性或幾乎完全線性的關係，便無法求得 每個值的準確相關係數值；（2）異常值是指有很大的標準化殘差觀測量，即預測 值與實際樣本的觀測值之差，可能使觀察有誤，因此若異常值很大足以造成觀察 錯誤，且極有可能嚴重違反迴歸分析的基本假設，應考慮剔除於迴歸分析中（陳 寬裕、王正華，2010）。
依 Logistic 迴歸本節實證結果數據整理如下：由表 4-3-1 卡方顯著可知有變 數與模型高度相關，進入模型中；在表 4-3-2 中 Logistic 迴歸結果發現，以價格、
機能二項屬性對購買海洋深層水決策達到顯著影響，其中價格為購買決策的反向 因素，且兩項顯著屬性呈負相關（表 4-3-3）。進一步求產品屬性中顯著影響購買 決策之相關程度，從 Eta 值顯示價格、機能與購買決策相關係數皆大於 0.4 約 40%
以上相關係（表 4-3-4）。表 4-3-5 以 Pearson & Deviance 檢定模式配合度，卡方 值 Sig.值 0.00-0.09 代表模式配合度愈佳，亦即接受此迴歸模式成立的假設。唯 模型 R2值在 0.101-0.135 間，代表所有自變數對因變數的解釋能力弱（表 4-3-5）。
最後，進行共線與殘差異常檢定，由 4-3-6 表中允差值皆大於 0.1、VIF 皆小 於 10 與條件指標也都小於 30，因此判斷共線性並不存在。在殘差方面先行使用 精確的 Kolmogorov-Smirnov Z 檢定值皆大於 0.05（表 4-3-6），因此，可接受殘 差具常態性假設，由圖 4-3-1 觀察標準化殘差皆落在期望常能分配的對角線上或 附近，亦可用來判定標準化差具常態性。在殘差獨立性檢定時以 Durbin-Watson 檢定值衡量，檢定值為 1.87，相當接近 2，據此認為殘差具獨立性（4-3-7）。以 上表示殘差具有常態性、獨立性。綜合整理可知迴歸模型符合常態性、獨立性等 假設，亦不存在共線性等問題，符合迴歸之基本假設與無觀測偏誤情形。經上述 檢定無偏誤後，依表 4-2-2（變數在方程式中）建立海洋深層水之估計迴歸方程
表 4-3-1 模式係數的 Omnibus 檢定
問項 卡方 顯著性
模式 28.991 .000***
註：*表 P 值＜0.05；**表 P 值＜0.01；***表 P 值＜0.001 達顯著水準
表 4-3-2 產品屬性與決策之羅吉斯迴歸分析
(
變數在方程式中)問 項 B S.E. Wald 顯著 Exp(B)
EXP(B)95%信賴區間 上界 下界 價格 -.437 .160 7.460 0.006** .646 .472 .884 品牌 .105 .186 .317 .573 1.111 .771 1.601 包裝設計 .268 .174 2.374 .123 1.307 .930 1.839 認證 -.331 .219 2.296 .130 .718 .468 1.102 來源 0223 .220 1.025 .311 1.250 .812 1.923 成分 -.018 .243 .006 .940 .962 .610 .1580 機能 .515 .207 6.209 0.013* 1.673 1.116 2.508 常數 -.749 .685 1.195 .274 .473
註 1： 變數在方程式中，表示整個迴歸模型的全部
註 2：*表 P 值＜0.05；**表 P 值＜0.01；***表 P 值＜0.001 達顯著水準
表 4-3-3 海洋深層水顯著屬性相關矩陣
問 項 價格 機能
價格 1 0.175**
機能 0.175** 1
表 4-3-4 顯著屬性與決策相關係數（Eta 係數）
問項 Eta 值 價格 0.437 機能 0.441
表 4-3-5 產品屬性與決策模式Ｒ２與配合度檢定
Ｒ２ Ｒ２
Pearson & Deviance 檢定 Cox & Snell R2 Nagelkerke R2 卡方 顯著性。
.101 .135 24.678 .000***
12.220 .094 註：*表 P 值＜0.05；**表 P 值＜0.01；***表 P 值＜0.001 達顯著水準
表 4-3-6 實驗一：迴歸共線性診斷
問 項 共線性統計量
維度 共線性診斷 條件指標 允 差 VIF
價格 .699 1.431 1 1.000 品牌 .553 1.809 2 8.917 包裝設計 .839 1.191 3 9.934 認證 .278 3.600 4 13.410 來源 .253 3.947 5 15.281 成分 .259 3.865 6 17.108 機能 .364 2.750 7 21.257 8 24.379
表 4-3-7 實驗一：迴歸殘差異常之單一樣本 Kolmogorov-Smirnov Z 檢定 Durbin-Watson 檢定：1.87
a 檢定分配為常態。