多元迴歸分析中之「逐步迴歸法（stepwise）」，是廣為研究者使用的 複迴歸分析法之一，它結合「順向選擇法」與「反向剔除法」二種方式之 優點（吳明隆，民 89）。因此本研究採用「逐步迴歸法」作為多元迴歸分析 的方法。
意度分別進行討論，以預測不同人口統計變項、再購行為變項對高中職學 生運動鞋滿意度之影響。
一、影響「顏色」滿意度之重要性變項分析
排除在「顏色」滿意度上未達顯著差異之變項後，以再次購買意願與 介紹他人意願等二個預測變項預測「顏色」滿意度之效標變項，得到結果 如表 4-25、4-26：
表 4-25 影響「顏色」滿意度之變項係數摘要表 Unstandardized Standardized Collinearity
Coefficients Coefficients Sig. Statistics 未標準化迴歸係數 標準化迴歸係數 顯著性 共線性統計量 Model B Beta Tolerance VIF 2
constant 2.378 .000
再次購買 .264 .266 .000 .534 1.874 介紹他人 .179 .215 .000 .534 1.874
表 4-26 預測高中職學生「顏色」滿意度之逐步多元迴歸分析摘要表 選出之 多元相關係數 決定係數 增加解釋量 F 值 淨 F 值
變項順序 R R2 △R
1.再次購買 .413（a） .170 .171 228.243 228.243 2.介紹他人 .442（b） .194 .025 134.453 33.892
進入迴歸方程式之顯著變項共有二個，多元相關係數為.442，聯合解 釋之變異量為.194，亦即二個變項能聯合預測「顏色」滿意度 19.4％的變
異量。就個別變項的解釋量來看，以再次購買變項的預測力較佳，其解釋 量為 17％，介紹他人變項的解釋量僅佔 2.5％。
運動鞋廠商為了提升「顏色」滿意度，在評估、推出新產品時，再次 購買意願是最值得投入之變項，亦即視覺影響、顏色吸引高中職學生注意，
若高中職學生有再次購買意願，則表示對「顏色」滿意度高。管倖生（民 84）認為，從人們對色彩的生理及心理之共同反應，可以推測到消費者對 商品色彩的認知與喜好。例如女性較喜歡柔和、明朗的色調；男性較喜愛 深暗、冷硬的色彩。因此，運動鞋廠商可以多加運用色彩來吸引消費者的 目光。
二、影響「價格」滿意度之重要性變項分析
排除在「價格」滿意度上未達顯著差異之變項後，以不同性別、家長 職業、每月零用錢、課後打工、再次購買意願與介紹他人意願等六個預測 變項預測「價格」滿意度之效標變項，得到結果如表 4-27、4-28：
表 4-27 影響「價格」滿意度之變項係數摘要表 Unstandardized Standardized Collinearity
Coefficients Coefficients Sig. Statistics 未標準化迴歸係數 標準化迴歸係數 顯著性 共線性統計量 Model B Beta Tolerance VIF
3 constant 1.594 .000
介紹他人 .143 .147 .000 .522 1.916 性別 .224 .116 .000 .972 1.028 再次購買 .176 .152 .000 .527 1.896 家長職業 3.867 .075 .009 .967 1.018 零用錢 2.694 .068 .019 .967 1.035
表 4-28 預測高中職學生「價格」滿意度之逐步多元迴歸分析摘要表 選出之 多元相關係數 決定係數 增加解釋量 F 值 淨 F 值 變項順序 R R2 △R
1.介紹他人 .266（a） .070 .071 84.219 84.219 2.性別 .287（b） .081 .012 49.746 14.265 3.再次購買 .310（c） .093 .013 39.130 15.052 4.家長職業 .319（d） .099 .012 31.377 14.185 5.零用錢 .326（e） .102 .007 26.314 7.884
進入迴歸方程式之顯著變項共有五個，多元相關係數為.326，聯合解 釋之變異量為.102，亦即五個變項能聯合預測「價格」滿意度 10.2％的變 異量。就個別變項的解釋量來看，以介紹他人變項的預測力較佳，其解釋 量為 7％，性別變項的解釋量僅佔 3.2％。
運動鞋廠商為了提升「價格」滿意度，在評估、推出新產品時，願意 介紹給他人是最值得投入之變項，亦即高中職學生願意介紹自己滿意的運 動鞋品牌給他人最能有效預測「價格」滿意度。
三、影響「流行性」滿意度之重要性變項分析
排除在「流行性」滿意度上未達顯著差異之變項後，以每月零用錢、
運動員、再次購買意願與介紹他人意願等四個預測變項預測「流行性」滿 意度之效標變項，得到結果如表 4-29、4-30：
表 4-29 影響「流行性」滿意度之變項係數摘要表 Unstandardized Standardized Collinearity Coefficients Coefficients Sig. Statistics 未標準化迴歸係數 標準化迴歸係數 顯著性 共線性統計量 Model B Beta Tolerance VIF
3 constant 2.023 .000
再次購買 .276 .267 .000 .533 1.874 介紹他人 .163 .188 .000 .528 1.894 零用錢 2.581 .073 .008 .977 1.024
表 4-30 預測高中職學生「流行性」滿意度之逐步多元迴歸 分析摘要表
選出之 多元相關係數 決定係數 增加解釋量 F 值 淨 F 值 變項順序 R R2 △R
1.再次購買 .404（a） .162 .163 215.959 215.959 2.介紹他人 .429（b） .182 .021 124.8336 28.375 3.零用錢 .435（c） .187 .005 86.062 7.136
釋之變異量為.187，亦即三個變項能聯合預測「流行性」滿意度 18.7％的 變異量。就個別變項的解釋量來看，以再次購買變項的預測力較佳，其解 釋量為 16％，其他變項的解釋量僅佔 2.7％。
運動鞋廠商為了提升「流行性」滿意度，在評估、推出新產品時，再 次購買意願是最值得投入之變項，亦即高中職學生願意再次購買相同品牌 運動鞋最能有效預測「流行性」滿意度。
四、影響「外型」滿意度之重要性變項分析
排除在「外型」滿意度上未達顯著差異之變項後，以每月零用錢、喜 愛運動、再次購買意願與介紹他人意願等四個預測變項預測「外型」滿意 度之效標變項，得到結果如表 4-31、4-32：
表 4-31 影響「外型」滿意度之變項係數摘要表 Unstandardized Standardized Collinearity
Coefficients Coefficients Sig. Statistics 未標準化迴歸係數 標準化迴歸係數 顯著性 共線性統計量 Model B Beta Tolerance VIF
3 constant 1.918 .000
再次購買 .337 .310 .000 .533 1.874 介紹他人 .183 .200 .000 .528 1.894 零用錢 2.117 .057 .033 .977 1.024
表 4-32 預測高中職學生「外型」滿意度之逐步多元迴歸分析摘要表 選出之 多元相關係數 決定係數 增加解釋量 F 值 淨 F 值 變項順序 R R2 △R
1.再次購買 .453（a） .205 .205 286.581 286.581 2.介紹他人 .478（b） .227 .023 164.003 33.123 3.零用錢 .481（c） .230 .003 111.213 4.575
進入迴歸方程式之顯著變項共有三個，多元相關係數為.481，聯合解 釋之變異量為.230，亦即三個變項能聯合預測「外型」滿意度 23％的變異 量。就個別變項的解釋量來看，以再次購買變項的預測力較佳，其解釋量 為 20.5％，其他變項的解釋量僅佔 2.5％。
運動鞋廠商為了提升「外型」滿意度，在評估、推出新產品時，再次 購買意願是最值得投入之變項，亦即高中職學生願意再次購買相同品牌運 動鞋最能有效預測「外型」滿意度。
五、影響「舒適性」滿意度之重要性變項分析
排除在「舒適性」滿意度上未達顯著差異之變項後，以每月零用錢、
喜愛運動、再次購買意願與介紹他人意願等四個預測變項預測「舒適性」
滿意度之效標變項，得到結果如表 4-33、4-34：
表 4-33 影響「舒適性」滿意度之變項係數摘要表 Unstandardized Standardized Collinearity Coefficients Coefficients Sig. Statistics 未標準化迴歸係數 標準化迴歸係數 顯著性 共線性統計量 Model B Beta Tolerance VIF
3 constant 2.299 .000
再次購買 .321 .296 .000 .533 1.876 介紹他人 .196 .214 .000 .532 1.879 喜愛運動 －.144 －.065 .014 .989 1.011
表 4-34 預測高中職學生「舒適性」滿意度之逐步多元迴歸 分析摘要表
選出之 多元相關係數 決定係數 增加解釋量 F 值 淨 F 值 變項順序 R R2 △R
1.再次購買 .448（a） .200 .201 278.892 278.892 2.介紹他人 .476（b） .225 .026 162.190 36.548 3.喜愛運動 .480（c） .229 .004 110.660 6.105
進入迴歸方程式之顯著變項共有三個，多元相關係數為.480，聯合解 釋之變異量為.229，亦即三個變項能聯合預測「舒適性」滿意度 23％的變 異量。就個別變項的解釋量來看，以再次購買變項的預測力較佳，其解釋 量為 20％，其他變項的解釋量僅佔 3％。
運動鞋廠商為了提升「舒適性」滿意度，在評估、推出新產品時，再 次購買意願是最值得投入之變項，亦即高中職學生再次願意購買相同品牌 運動鞋最能有效預測「舒適性」滿意度。
六、影響「耐穿性」滿意度之重要性變項分析
排除在「耐穿性」滿意度上未達顯著差異之變項後，以喜愛運動、再 次購買意願與介紹他人意願等三個預測變項預測「耐穿性」滿意度之效標 變項，得到結果如表 4-35、4-36：
表 4-35 影響「耐穿性」滿意度之變項係數摘要表 Unstandardized Standardized Collinearity
Coefficients Coefficients Sig. Statistics 未標準化迴歸係數 標準化迴歸係數 顯著性 共線性統計量 Model B Beta Tolerance VIF
2 constant 1.826 .000
再次購買 .378 .315 .000 .534 1.874 介紹他人 .188 .187 .000 .534 1.874
表 4-36 預測高中職學生「耐穿性」滿意度之逐步多元迴歸分析摘要 表
選出之 多元相關係數 決定係數 增加解釋量 F 值 淨 F 值 變項順序 R R2 △R
1.再次購買 .442（a） .195 .196 270.010 270.010 2.介紹他人 .463（b） .213 .019 151.166 26.190
進入迴歸方程式之顯著變項共有二個，多元相關係數為.463，聯合解
變異量。就個別變項的解釋量來看，以再次購買變項的預測力較佳，其解 釋量為 19.6％，介紹他人變項的解釋量僅佔 1.7％。
運動鞋廠商為了提升「耐穿性」滿意度，在評估、推出新產品時，再 次購買意願是最值得投入之變項，亦即高中職學生願意再次購買相同品牌 運動鞋最能有效預測「耐穿性」滿意度。
七、影響「透氣性」滿意度之重要性變項分析
排除在「透氣性」滿意度上未達顯著差異之變項後，以不同校別、家 長職業、喜愛運動、再次購買意願與介紹他人意願等五個預測變項預測「透 氣性」滿意度之效標變項，得到結果如表 4-37、4-38：
表 4-37 影響「透氣性」滿意度之變項係數摘要表 Unstandardized Standardized Collinearity
Coefficients Coefficients Sig. Statistics 未標準化迴歸係數 標準化迴歸係數 顯著性 共線性統計量 Model B Beta Tolerance VIF
2 constant 1.528 .000
再次購買 .406 .349 .000 .534 1.874 介紹他人 .199 .203 .000 .534 1.874
表 4-38 預測高中職學生「透氣性」滿意度之逐步多元迴歸分析摘要表 選出之 多元相關係數 決定係數 增加解釋量 F 值 淨 F 值 變項順序 R R2 △R
1.再次購買 .488（a） .237 .238 346.061 346.061 2.介紹他人 .510（b） .259 .022 194.529 33.009
進入迴歸方程式之顯著變項共有二個，多元相關係數為.510，聯合解 釋之變異量為.259，亦即二個變項能聯合預測「透氣性」滿意度 25.9％的 變異量。就個別變項的解釋量來看，以再次購買變項的預測力較佳，其解 釋量為 23.7％，介紹他人變項的解釋量僅佔 2.2％。
運動鞋廠商為了提升「透氣性」滿意度，在評估、推出新產品時，再 次購買意願是最值得投入之變項，亦即高中職學生願意再次購買相同品牌 運動鞋最能有效預測「透氣性」滿意度。
八、影響「整體」滿意度之重要性變項分析
排除在「整體」滿意度上未達顯著差異之變項後，以每月零用錢、運 動選手、再次購買意願與介紹他人意願等四個預測變項預測「整體」滿意 度之效標變項，得到結果如表 4-39、4-40：
表 4-39 影響「整體」滿意度之變項係數摘要表 Unstandardized Standardized Collinearity Coefficients Coefficients Sig. Statistics 未標準化迴歸係數 標準化迴歸係數 顯著性 共線性統計量 Model B Beta Tolerance VIF
3 constant 1.772 .000
再次購買 .415 .404 .000 .533 1.874 介紹他人 .181 .209 .000 .528 1.894 零用錢 2.413 .069 .006 .977 1.024
表 4-40 預測高中職學生「整體」滿意度之逐步多元迴歸分析摘要表 選出之 多元相關係數 決定係數 增加解釋量 F 值 淨 F 值 變項順序 R R2 △R
1.再次購買 .554（a） .307 .307 492.333 492.333 2.介紹他人 .577（b） .332 .026 276.649 42.528 3.零用錢 .581（c） .336 .005 188.126 7.723
進入迴歸方程式之顯著變項共有三個，多元相關係數為.581，聯合解
進入迴歸方程式之顯著變項共有三個，多元相關係數為.581，聯合解