本研究問卷內之遊憩動機量表，於完成問卷設計後，為使問卷能符合研究所 需，因此進行量表效度與信度之檢測，分別說明如下：
一、效度分析
文獻所採用的問項所發展出來。接著本研究將初步問卷(如附錄一所示)委請專家 學者就問卷內容進行審查，並進行問項之評析(名單如附錄二所示)，並依專家學 者之審查意見(如附錄三所示)設計完成預試問卷(如附錄四所示)，預試問卷回收 後，進行項目分析，包含內部一致性檢定、與總分相關之Pearson 相關係數、項 目總分相關係數與因素負荷等檢定，經刪除一些較不適合之題項後(動機量表第 2、3、16、19 題)，題數由預試的 26 題縮減為 22 題，剩餘之題項皆具有良好之 鑑別度，以完成正式問卷(如附錄五所示)，屆此問卷應具備有內容效度。
二、信度分析
本研究為使問卷設計更加完備，於正式施測前先進行預試，由於預試樣本須 有100 份以上才能滿足統計上之需求(王文科，2001)，因此本研究於九十三年四 月十五日至十七日於溪頭森林遊樂區進行預試之施測，總計發出問卷110 份，回 收106 份，回收率為 96.3%，而有效問卷為 98 份，有效率為 92.4%。回收後之 預試問卷，經初步進行信度分析與項目分析後，再參酌相關專家學者之意見，修 正為正式問卷。而正式問卷之施測時間為九十三年四月二十六日至五月十五日，
共發出問卷450 份，回收 450 份，回收率 100%，其中有效樣本 414 份，有效問 卷率90.2%。
樣本越大越能精確推估母群體的真實狀況與分配特性。一般社會科學研究，
所容許的樣本與母群體的誤差介於1﹪至 5﹪之間；因此本研究僅以假設抽樣誤 差不大於5﹪，且信賴度為 95﹪的條件下，其所需樣本數可以下列公式得知（顏 月珠，1988）：
N＝
其中：N 為樣本數
a＝（1－α/2），α＝0.05 為容許誤差 Za2
4×（α）2
Za＝Z（0.975）＝1.96（由查表得知）
故
N＝ ＝384（人）
由公式得知樣本參考大小為384 人。但考量測試問卷時的拒答率、廢卷率與 其他不可抗拒的因素所導致的誤差，以預試之廢卷率約為 10﹪為參考，反推得 知研究的正式調查樣本數至少應達到422 份。另外，又考量反應偏差的問題，故 將問卷調查的總樣本數提高至450 份。
本研究預試問卷與正式施測問卷於回收後，以Cronbach’s α 係數進行信度之 量測，Croncach's α 值係數是各種信度中較為嚴謹者(葛樹人，1994)，也是目前量 化研究中最廣泛使用的一種信度指標，α 係數愈大，代表內部一致性愈高，一般 來說 α 係數大於 0.7 就代表高信度，而如果 α 係數大於 0.9，就代表十分可信，
但如果α 係數小於 0.35，則應拒絕其信度(吳統雄，1985)。
而在本研究預試問卷的信度部份，遊憩動機量表之信度 Cronbach’s α 係數 為.8175；至於在正式問卷的信度部份，遊憩動機量表之信度 Cronbach’s α 係數 為.8991，詳如表 12 所示，而由信度之 Cronbach’s α 值係數皆在 0.8 以上來看，
本研究工具應是可信。
表12 預試與正式施測問卷信度分析
預 試 (Cronbach’s α 係數)
正式施測 (Cronbach’s α 係數)
遊憩動機量表 .8175 .8991
重視程度 .9097 .9348 滿意程度 .9354 .9317 忠誠度 .6823 .8378 總體量表 .8378 .9497
（1.96）2 4×（0.05）2
問卷回收後，透過社會科學套裝統計軟體(Statistical Package for the Social Science,SPSS)10.0 版進行統計分析工作，本節就各統計分析方法分述如下：
一、敘述性統計分析 (Descriptive statistics)
本研究依照問卷之各項變項如遊憩動機、基本資料等，以次數分配、百分 比、平均數及標準差等方法，來瞭解遊客個人背景資料與遊憩動機分佈情形，以 及遊客環境屬性之重視程度與表現程度的表現為何。
二、單因子變異數分析(One-way ANOVA analysis)
研究者一次操弄一個自變項，以觀察樣本在依變項上反應的差異，是為單 因子變異數分析(One-Way ANOVA)。單因子變異數分析主要的功能在檢定一個 間斷變項(自變項)之三個類別以上之樣本，在一個等距以上變項(依變項)上之平 均數是否有顯著差異(王保進，1999)。並可利用薛費(Scheffe Method)事後考驗分 析來檢定兩組變項間之均值差異。
本研究採用單因子變異數分析，考驗假設一。
三、t 檢定(t-test)
獨立樣本 t 考驗(t-test)主要的功能在檢定一個二分間斷變項(自變項)之二 個類別之樣本，在一個等距以上變項(依變項)上之平均數是否有顯著差異(王保 進，1999)。
主要功能在檢定二組不同樣本在某一個等距以上變項(依變項)測量值的平 均數高低是否有顯著差異，以了解樣本在依變項上的平均數高低是否會因自變項 之不同而有差異，包括獨立樣本t 檢定與配對樣本 t 檢定。分別應用於本研究之 假設一、三。
四、信度分析 (Reliability analysis)
值越高，代表各間項之相關越大，內部一致性也越高，如α 值係數大於或等於 0.7，即屬信度良好。
五、項目分析 (Item analysis)
項目分析是用於考驗一個量表個別題目的可靠程度(邱皓政，2000)。本研究 運用項目分析中的內部一致性、與總分相關之Pearson 相關係數、項目總分相關 係數與因素負荷等檢定，針對遊客遊憩動機量表部份進行項目評估之工作，以瞭 解各題項是否具有鑑別度。
六、因素分析 (Factor analysis)
因素分析最主要的目的，是以最少的共同因素，能對總變異量做最大的解 釋，因此抽取的因素愈少愈好，總解釋變異量愈大愈好。本研究利用因素分析從 遊憩動機量表中，抽取重要之構面來代表所問之問項，以縮減問項，並依構面所 代表之問項對各構面予以命名。
七、皮爾森相關分析(Pearson Correlation analysis)
Pearson 積差相關適用於二個變項都是等距以上的連續變項的情形。積差相 關是計算二變項間關係時應用最廣、最普遍的統計方法，其他計算相關的方法都 可視為積差相關的特例 (王保進，1999)。
本研究採用Pearson 積差相關，考驗假設二、四。
八、多元迴歸分析(Multiple Regression analysis)
當我們僅探討兩個或兩個以上的變數間關係的方向與大小時，可以使用相 關分析法，若是要根據其中一個變數來預測另一變數，則為迴歸分析。迴歸分析 必須以相關分析為基礎，因任何預測的可靠性是依變數間關係的強度而有所不同 (吳萬益、林清河，2000)。
變項－遊客特性、遊憩動機、環境屬性的重視程度與表現程度，以說明對於「忠 誠度」的影響，進行遊客特性、遊憩動機、重視程度和表現程度與忠誠度之間關 係的預測。
表 13 資料分析使用之統計方法彙整表
自變項 依變項 分析方法
1.基本資料 2.環境屬性重視程度 3.環境屬性表現程度
敘述性統計
假設一 遊客特性 遊憩動機 獨立樣本 t 檢定 單因子變異數分析 假設二 遊憩動機 環境屬性的重視程度 Pearson相關分析 假設三 環境屬性的重視程度 環境屬性的表現程度 配對樣本 t 檢定
IPA分析
假設四 環境屬性的表現程度 忠誠度 Pearson相關分析 假設五 1.遊客特性
2.遊憩動機
3.環境屬性的重視程度 4.環境屬性的表現程度
忠誠度 多元迴歸分析
本章的目的在呈現本研究樣本在溪頭森林遊樂區遊客遊憩動機、滿意度 與忠誠度問卷上的填答結果，並針對結果進行討論。本章共分為五節：第一 節說明溪頭森林遊樂區遊客的基本資料、遊憩動機、遊憩環境屬性重視程度 與滿意程度、忠誠度概況；第二節分析溪頭森林遊樂區遊客的遊憩動機及討 論；第三節分析溪頭森林遊樂區遊客的遊憩環境屬性重視程度與滿意程度及 討論；第四節分析溪頭森林遊樂區遊客的忠誠度及討論；第五節分析溪頭森 林遊樂區遊客的基本資料、遊憩動機、遊憩環境屬性重視程度與滿意程度、
忠誠度間的關係。