提供延遲原因資訊對顧客反應之影響

本小節主要探討研究假設 H2：提供不同的延遲原因資訊，顧客有不同的反 應，並在H2 的假設下，從不同補償措施分群後看提供不同延遲原因資訊下顧客 反應的差異。

(1) 總體分析

以 整 體 資 料 對 於 本 研 究 假 設 H2 進 行 單 因 子 變 異 數 分 析 (One-Way ANOVA)，如表 4.17。從表 4.17 中可發現：無提供延遲原因資訊的顧客反應為 3.044、標準差為 1.125；提供不可控制延遲原因資訊的顧客反應為 3.266、標準 差為1.077；提供可控制延遲原因資訊的顧客反應為 2.797、標準差為 1.131，而 單因子變異數分析之F 值＝52.922，P 值＝0.000＜0.05，達到 0.05 的顯著水準，

故知提供不同的延遲原因資訊(無、不可控、可控)，對顧客反應的影響有顯著差 異。

表4.17 提供不同原因資訊之顧客反應 顧客反應

n 平均數 標準差

F 值 P 值

無提供延遲原因資訊 1185 3.044 1.125 不可控制延遲原因資訊 1185 3.266 1.077 可控制延遲原因資訊 1185 2.797 1.131 Total 3555 3.036 1.127

52.922 0.000

此外，本研究以兩兩配對之方式，進行Scheffe 法事後比較檢定，如表 4.18 所示，表中第三縱行為配對二組之平均數的差異値。由表中可知無提供延遲原因 資訊、提供不可控制延遲原因資訊與提供可控制延遲原因資訊，兩兩比較之結果 均有顯著的差異。茲個別分析如後。

表4.18 假設二之事後比較檢定

(2) 情境分群分析，以成對樣本 t 檢定分析假設 H2：

儘管在Scheffe 事後比較法中已得到驗證，但本研究想進一步瞭解三種資訊 兩兩間的關係，故本小節在三種不同的補救情境下，將三組資訊兩兩配對，對於 本研究假設H2 進行成對樣本 t 檢定分析，詳細分析如後。

a. 在無提供任何補償下：提供不同的原因資訊(無、不可控、可控)，顧 客反應有顯著差異。

從表4.19 中可發現：在無提供與提供不可控制延遲原因資訊下，成對樣本 t 檢定之 t 值＝-6.345，P 值＝0.000＜0.05，達到 0.05 的顯著水準，可見無提供延 遲原因資訊、提供不可控制延遲原因資訊的顧客反應有顯著的不同，提供不可控 制延遲原因資訊的顧客反應顯著的高於無提供延遲原因資訊的顧客反應。

表4.19 在無補償下，提供不同原因資訊之顧客反應 顧客反應

平均數 標準差

t 值 P 值

無提供延遲原因資訊 2.139 0.794 提供不可控制延遲原因資訊 2.411 0.856

-6.345 0.000

無提供延遲原因資訊 2.139 0.794 提供可控制延遲原因資訊 1.916 0.803

6.160 0.000

提供不可控制延遲原因資訊 2.411 0.856 提供可控制延遲原因資訊 1.916 0.803

12.047 0.000

在無提供與提供可控制延遲原因資訊下，成對樣本 t 檢定之 t 值＝6.160，P 值＝0.000＜0.05，達到 0.05 的顯著水準，可見無提供延遲原因資訊、提供可控 制延遲原因資訊的顧客反應有顯著的不同，提供可控制延遲原因資訊的顧客反應 顯著的低於無提供延遲原因資訊的顧客反應。在提供不可控與提供可控制延遲原

因資訊下，成對樣本 t 檢定之 t 值＝12.047，P 值＝0.000＜0.05，達到 0.05 的顯 著水準，可見提供不可控制延遲原因資訊、提供可控制延遲原因資訊的顧客反應 有顯著的不同，提供可控制延遲原因資訊的顧客反應顯著的低於提供不可控制延 遲原因資訊的顧客反應。

且可由顯著性來看差異情況，在無提供任何補償的情況下，無提供延遲原因 資訊的顧客反應為2.139、標準差為 0.794；提供不可控制延遲原因資訊的顧客反 應為2.411、標準差為 0.856；提供可控制延遲原因資訊的顧客反應為 1.916、標 準差為 0.803，由此可得知在無提供任何補償的情況下，提供不可控制延遲原因 資訊的顧客反應平均數高於無提供延遲原因資訊的顧客反應平均數，而無提供延 遲原因資訊的顧客反應平均數高於提供可控制延遲原因資訊的顧客反應平均數。

b. 在提供心理補償下：提供不同的原因資訊(無、不可控、可控)，顧客 反應有顯著差異。

從表4.20 中可發現：在無提供與提供不可控制延遲原因資訊下，成對樣本 t 檢定之 t 值＝-5.277，P 值＝0.000＜0.05，達到 0.05 的顯著水準，可見無提供延 遲原因資訊、提供不可控制延遲原因資訊的顧客反應有顯著的不同，提供不可控 制延遲原因資訊的顧客反應顯著的高於無提供延遲原因資訊的顧客反應。在無提 供與提供可控制延遲原因資訊下，成對樣本 t 檢定之 t 值＝6.874，P 值＝0.000

＜0.05，達到 0.05 的顯著水準，可見無提供延遲原因資訊、提供可控制延遲原因 資訊的顧客反應有顯著的不同，提供可控制延遲原因資訊的顧客反應顯著的低於 無提供延遲原因資訊的顧客反應。在提供不可控與提供可控制延遲原因資訊下，

成對樣本 t 檢定之 t 值＝11.897，P 值＝0.000＜0.05，達到 0.05 的顯著水準，可 見提供不可控制延遲原因資訊、提供可控制延遲原因資訊的顧客反應有顯著的不 同，提供可控制延遲原因資訊的顧客反應顯著的低於提供不可控制延遲原因資訊 的顧客反應。

且可由顯著性來看差異情況，在提供心理補償的情況下，無提供延遲原因資 訊的顧客反應為3.269、標準差為 0.938；提供不可控制延遲原因資訊的顧客反應 為3.479、標準差為 0.878；提供可控制延遲原因資訊的顧客反應為 2.997、標準 差為 0.939，此部份可得知在提供心理補償的情況下，提供不可控制延遲原因資

訊的顧客反應平均數高於無提供延遲原因資訊的顧客反應平均數，而無提供延遲 原因資訊的顧客反應平均數高於提供可控制延遲原因資訊的顧客反應平均數。

表4.20 在心理補償下，提供不同原因資訊之顧客反應 顧客反應

平均數 標準差

t 值 P 值

無提供延遲原因資訊 3.269 0.938 提供不可控制延遲原因資訊 3.479 0.878

-5.277 0.000

無提供延遲原因資訊 3.269 0.938 提供可控制延遲原因資訊 2.997 0.939

6.874 0.000

提供不可控制延遲原因資訊 3.479 0.878 提供可控制延遲原因資訊 2.997 0.939

11.897 0.000

c. 在提供實質補償下：提供不同的原因資訊(無、不可控、可控)，顧客 反應有顯著差異。

從表4.21 中可發現：在無提供與提供不可控制延遲原因資訊下，成對樣本 t 檢定之 t 值＝-4.728，P 值＝0.000＜0.05，達到 0.05 的顯著水準，可見無提供延 遲原因資訊、提供不可控制延遲原因資訊的顧客反應有顯著的不同，提供不可控 制延遲原因資訊的顧客反應顯著的高於無提供延遲原因資訊的顧客反應。在無提 供與提供可控制延遲原因資訊下，成對樣本 t 檢定之 t 值＝6.113，P 值＝0.000＜

0.05，達到 0.05 的顯著水準，可見無提供延遲原因資訊、提供可控制延遲原因資 訊的顧客反應有顯著的不同，提供可控制延遲原因資訊的顧客反應顯著的低於無 提供延遲原因資訊的顧客反應。在提供不可控與提供可控制延遲原因資訊下，成 對樣本 t 檢定之 t 值＝10.129，P 值＝0.000＜0.05，達到 0.05 的顯著水準，可見 提供不可控制延遲原因資訊、提供可控制延遲原因資訊的顧客反應有顯著的不 同，提供可控制延遲原因資訊的顧客反應顯著的低於提供不可控制延遲原因資訊

的顧客反應。

且可由顯著性來看差異情況，在提供實質補償的情況下，無提供延遲原因資 訊的顧客反應為3.722、標準差為 0.981；提供不可控制延遲原因資訊的顧客反應 為3.909、標準差為 0.887；提供可控制延遲原因資訊的顧客反應為 3.478、標準 差為 1.017，此部份可得知在提供實質補償的情況下，提供不可控制延遲原因資 訊的顧客反應平均數高於無提供延遲原因資訊的顧客反應平均數，而無提供延遲 原因資訊的顧客反應平均數高於提供可控制延遲原因資訊的顧客反應平均數。

表4.21 在實質補償下，提供不同原因資訊之顧客反應 顧客反應

平均數 標準差

t 值 P 值

無提供延遲原因資訊 3.722 0.981 提供不可控制延遲原因資訊 3.909 0.887

-4.728 0.000

無提供延遲原因資訊 3.722 0.981 提供可控制延遲原因資訊 3.478 1.017

6.113 0.000

提供不可控制延遲原因資訊 3.909 0.887 提供可控制延遲原因資訊 3.478 1.017

10.129 0.000

綜合以上分析結果，本研究由整體資料進行單因子變異數分析與兩兩配對進 行成對樣本 t 檢定分析，均得到提供不同的延遲原因資訊，顧客有不同的反應，

故H2 的研究假設成立。而從情境分群分析可看出，無論提供何種補償方式，提 供可控制延遲原因資訊下的顧客反應都是最低的，由於本研究並未探討當延遲發 生時，只給予旅客特定的延遲原因資訊，其顧客反應會是如何，因此，本研究建 議業者提供延遲原因資訊時，應秉持著誠實原則來對待消費者。