技術效益之集群分類與特徵分析

技術效益集群化分析之目的，係為建立相似技術效益之群集，群集分類之結果，

可用於分析目前關鍵技術提供之現況效益，並進一步分析不同技術效益集群之特徵狀 況。本研究將利用降低成本、縮短工期、提高施工性、提高安全性與有效資源利用等 六項效益指標，將技術效益類似之技術歸納為同一群。集群分析之凝聚過程如表 54 所示。

表 54 技術效益集群群數凝聚過程

組合集群 先出現的階段集群

階段 集群1 集群2 係數

集群1 集群2 下一階段 1 20 21 0.9643 0 0 6 2 4 23 1.3456 0 0 10

3 8 22 1.5842 0 0 4

4 8 18 1.8907 3 0 10 5 2 14 2.1953 0 0 14 6 19 20 2.6851 0 1 14 7 16 17 2.9794 0 0 11 8 7 11 3.0434 0 0 11 9 5 10 3.1685 0 0 12

10 4 8 3.7479 2 4 12

11 7 16 4.0069 8 7 19 12 4 5 4.4044 10 9 16 13 9 15 4.4596 0 0 19 14 2 19 4.8232 5 6 17 15 6 12 6.0145 0 0 21

16 4 24 6.7169 12 0 17

17 2 4 7.3819 14 16 20 18 1 13 7.7163 0 0 20 19 7 9 9.5031 11 13 21 20 1 2 9.7913 18 17 22 21 6 7 13.4913 15 19 23 22 1 3 13.5574 20 0 23 23 1 6 16.5604 22 21 0

由表54 可知，集群化分析係將樣本逐漸聚集之方式進行分群，如階段 1 代表技術 20 及技術 21 之知識效益差異最小，集群之差異係數為 0.9643，故先歸納為一群，再 進入階段6，技術 19 與先前合併為一群之技術 20、技術 21 之技術效益差異係數變為 1.3456，亦尚可納入同一集群，反覆集群之合併至階段 21 時，則集群差異係數由 9.7913 跳升至13.4913，較先前之每階段平均增量為高，顯示兩個集群之差異性過大，不適合 再進行合併。依表54 繪製之技術集群樹狀圖如圖 47 所示。

圖 47 技術效益集群分析樹狀圖

由表55 可知，在本研究列出之關鍵技術中，集群一技術群有 15 項技術，佔比例 62.50%；集群二技術群有 6 項技術，佔比例 25.00%；集群三技術群有 2 項技術，佔比 例8.33%；集群四技術群有 1 項技術，佔比例 4.17%。由表 55 亦顯示技術類型之分佈 情況，「29/02 擋土牆或防護牆」類共四筆技術，其中 75%之技術落在集群一。「27/10 深基礎」類共兩筆技術，平均各50%落在集群一與集群三。「5/74 錨固結構構件或護 壁用之裝置」類共五筆技術，其中60%落在集群二、40%落在集群一。「5/22 樁」類 共六筆技術，其中50%技術落在集群二。「3/12 在土壤中放入固化料或填孔料進行固 結」類共七筆技術，其中全數100%之技術落在集群一。

集群分析完後，進一步需驗證分類結果是否正確，並分析各技術集群中具顯著影 響力之分群效益指標，以為技術集群進行命名，故本研究採用區別分析，驗證集群化 分析結果之信度，確保分群結果之正確性(依 Wilks' Lambda 值)，並探討各集群之關鍵 影響指標，作為集群命名之依據進行技術集群之命名，技術效益集群之區別分析結果 如表56 所示。

表 56 技術效益集群判別 Wilks' Lambda 值

函數檢定 Wilks' Lambda 值 卡方 自由度 顯著性 1 到 3 0.037080599 59.30390515 18 2.64971E-06 2 到 3 0.260234917 24.2310695 10 0.007010124 3 0.684359416 6.826896664 4 0.145323641 註:

當 df=18 時，χ²>9.390448 達顯著差異 當 df=10 時，χ²>3.940295 達顯著差異 當 df=4 時，χ²>0.710724 達顯著差異

由表56 可知，Wilks' Lambda 值越小代表樣本間差異越小，且 Wilks' Lambda 值與 卡方值呈負相關，依95%顯著水準檢定，結果皆達顯著差異，顯示分群結果良好。進 一步本研究依區別函數對技術效益分類結果進行驗證，其原理係計算各技術效益之區 別函數值與區別函數界限比較，判斷分類結果之正確性，驗證結果如表57 所示。

表 57 技術知識效益集群分類結果驗證

預測的各組成員 統計量 技術集群

1 2 3 4 總和

1 15 0 0 0 15

2 0 6 0 0 6

3 0 0 2 0 2

個數

4 0 0 0 1 1

1 100 0 0 0 100

2 0 100 0 0 100

3 0 0 100 0 100

分類正確率(%)

4 0 0 0 100 100

註：100.0% 個原始組別觀察值已正確分類。

由表 57 可知，依區別函數驗證集群化分類結果，技術效益分類結果正確性達 100%，顯示集群分析結果正確。進一步本研究統計各技術集群之效益差異，取所有樣 本之所有效益填答值四分位數作為效益滿意度之準則，以第1 四分位數 3.24 為下標，

即平均分數低於3.24 則顯示該項滿意度較差，反之以第 3 四分位數 3.65 為上標，即平

均分數高於3.65 則顯示該效益滿意度較高，以此做為參考為各集群進行命名，技術群 集效益特性統計表與曲線圖如表58、圖 48 所示。

表 58 技術集群效益指標特性

技術集群 降低成本 提高品質 縮短工期 提高施工性 提高安全性 有效資源利用 集群一 3.40 3.57 3.57 3.59 3.58 3.43 集群二 3.18 3.50 3.15 3.25 3.27 2.94 集群三 3.42 3.97 3.14 3.43 2.82 3.31

集群四 3.75 3.88 3.75 4.19 3.75 3.38

第1 四分位數(Q1)：3.24；第 3 四分位數(Q3)：3.65

圖 48 技術特徵集群特徵曲線圖

由表58 可知，技術集群一之各項效益滿意度平均值皆上標與下標之間，顯示該集 群技術之效益大致在一般尚可之滿意度。集群二除品質效益滿意度較高外，其餘效益 指標皆在下標邊緣，顯示集群二技術在各項效益上滿意度較不佳。集群三之效益曲線 起伏較大，其顯著之效益項目為品質超過上標、工期與安全性則低於下標，顯示該集 群具品質效益，然在工期與安全性效益上則滿意度偏低。集群四除資源利用效益滿意 度較差外，其餘效益指標皆超過上標，顯示集群四技術在各項效益上滿意度較佳。集 群四僅有一項技術，屬於較特殊之例外技術，除在資源利用滿意度較不理想。綜合以 上，本研究將集群一命名為「中等效益技術」，集群二命名為「低等效益技術」，集 群三命名為「長工期具危險性之高品質技術」，集群四則命名為「高等效益技術」。

分析完技術效益後，本研究擬再進行關鍵技術特徵與效益集群交叉比對分析，探 討技術特徵與效益間之是否存在相連性，依效益低對效益高技術所應對特徵差異之改 善學習過程作為促進知識循環之參考依據。

2.5 3 3.5 4 4.5

降低成本 提高品質 縮短工期 提高施工性 提高安全性 有效資源利用

顯 著 差 異 效 益

效 益 等 級 集群一 集群二

集群三 集群四

降低成本 提高品質 縮短工期 提高施工性 提高安全性 有效資源利用

上標 下標 Q3=3.65

Q1=3.24