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第三章 研究設計與方法

第四節 抽樣設計與分析

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八、購買意願

根據 Dodds 等人(1991)和 Schiffman 等人(2000)針對購買意願所提出的定 義:「購買意願為消費者願意購買某產品或服務的可能性」,因此根據本研究主題,

進一步將購買意願定義為「消費者願意購買一線上串流音樂平台的可能性」。其 衡量題項如下表三-11:

表三-11 購買意願之衡量題項 研究變數 衡量題項

使用滿意度

 未來我會想要購買 KKBOX 並使用它聆聽音樂

 我會想要推薦親朋好友使用 KKBOX

 我購買 KKBOX 的機率相當高 資料來源:本研究自行整理

第四節 抽樣設計與分析

本研究目的為了解台灣地區使用 KKBOX 或 Spotify 的用戶其在選購音樂平 台時的考量因素,以及比較此兩大線上串流音樂平台的客群對不同因素的影響差 異。藉由問卷的發放,以李克特式五分量表衡量受訪者對題項敘述之認同程度,

觀察台灣地區的消費者針對不同串流音樂平台的使用狀況,因此研究的調查對象 為使用過任一個線上串流音樂平台的用戶,而後透過問卷題項的設計篩選出以

「Spotify 或 KKBOX 作為最常使用之音樂平台的使用者」作為研究的分析主體。

由於線上串流音樂平台為透過網路達到音樂隨選隨播的效用,因此考量到該

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平台的網路特性,本研究問卷以線上的形式發放,並投放於音樂串流平台討論度 較高的社群媒體,如 Facebook、PTT 等論壇,樣本抽樣方式採「便利抽樣 (Convenience Sampling)」,問卷發放期間為 2019 年 5 月 1 日至 5 月 6 日止,發 放時間共計 6 天,最終收到 583 份回覆樣本,經剔除 24 則無效樣本後,實際收 到 559 份有效問卷。

問卷回收後,採用 SPSS 統計分析軟體進行數據分析,以下根據研究目標,

說明本研究主要應用之統計分析方式:

一、描述性統計分析

描述性統計分析主要應用於針對連續資料中的特定變數進行計算,求出一系 列相關的統計數值,如平均值、變異數、標準差、最大值、最小值等,本研究主 要針對問卷受訪者的基本資料進行描述性統計分析,了解樣本之分布狀況。此外,

也應用描述性統計分析,就研究架構中之有形效益、無形效益、整體效益成本、

履行合約能力、仁慈同理心、說到做到、心理層面品牌認同、產品相關專屬資產、

滿意度和購買意願等十個變數計算各自的平均數及標準差等,藉此觀察受訪者的 填答分布情況。

二、信度分析

信度(reliability)意指當研究者針對某一群特定受訪者,透過同一種方 式重複進行測驗後,所得的結果不會有太大的偏差,同時也能衡量同一構面之各 問項間,內容的一致性(consistency),當信度越高,代表該問卷的可信度也越

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而本研究使用 Cronbach's α係數檢測問卷題項之間的相關程度,當相關 程度越高,Cronbach's α則越高,反之,若題項與構面題項總分之相關係數太 低,則予以刪除,下表三-12 列出 Cronbach's α係數與可信度之參考對照表。

表三-12 可信度與 Cronbach's α係數之參考對照表 Cronbach's α 值 可信度

α<0.3 不可信

0.3≦α<0.4 勉強可信

0.4≦α<0.5 可信

0.5≦α<0.7 很可信(最常見)

0.7≦α<0.9 很可信(次常見)

0.9≦α 非常可信

參考資料:吳統雄(1984)

三、Pearson 相關分析

Pearson 相關分析主要目的在於探討研究中各變數之間的相關緊密程度,得 以根據樣本資料推論母體變數間的相關程度。本研究使用 Pearson 相關分析測量 十個構面因素間的相關程度,最後再進一步使用迴歸分析測量八個構面自變數,

與依變數使用滿意度及購滿意願之相關程度。

四、迴歸分析

迴歸分析用於分析及預測多個自變數與依變數之間之因果關係,因此本研究 將以迴歸分析探討各構面因素與使用滿意度及購買意願之間的因果關係,並以 R2

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判定係數衡量變數與迴歸直線之緊密程度,當 R2越趨近 1,則表示自變數與依變 數間越類似於線性關係,越能有效預測依變數之變化。

五、獨立樣本 T 檢定

由於本研究想了解使用 KKBOX 及 Spotify 的用戶在不同構面因素上之差異,

用以比較兩客群之樣貌,及影響購買意願之因素,且此兩客群互相獨立,因此在 後續的分析過程中,將使用獨立樣本 T 檢定,透過計算兩獨立樣本之平均值,推 論其各母體之平均值是否存有顯著差異。

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