敘述性統計分析

第一節 敘述性統計分析

一、樣本之描述性統計

本研究調查問卷，共分成五個向度，採用李克特 (Likert) 七點量表來作為 衡量的標準，此外包括個人基本資料的分析，以便了解所收集的樣本資料來源。

調查問卷主要以實際發放紙本問卷的方式進行，樣本數來源是以中部地區之較多 為使用行動設備與使用社群網站的大學生、研究生與年輕的上班族群為實驗研究 對象，正式問卷發放時間為 2012 年 5 月 06 日至 5 月 14 日止，共回收 242 份，扣除填答資料選項不完整及遺漏值之無效問卷後，總計有效問卷為 214 份，

回收率為 88.43%，作為本研究的依據。

樣本的基本資料包括：「性別」、「使用社群網站的經驗」、「平均每天使 用社群網站的時數」、「平均每年去美術館的次數」、「日常生活中是否有使用 過 RFID 卡的經驗」及「是否有使用過行動設備的經驗」，樣本統計分析統整如 下表 4-1 所示。

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以上」佔有 42.99%，其中大部分的受測者平均每天使用社群網站的時數為三小 時(含)以上，視為高度學習者。「平均每年去美術館的次數」，「一次(含)以內」

佔有 49.07%；「二次至三次」佔有 32.71%；「四次至五次」佔有 7.94%；「5 次(含)以上」佔有 10.28 %。此外，「是否有使用過 RFID 卡的經驗」，其中回

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69 檢定(Bartlett’s Test of Sphericity)進行變項之間相關情形的檢定，以決定 是否適合作因素分析，分析結果如表 4-3 所示。研究顯示 KMO 值為 0.924，表 示各變項之間具有極佳的相關性；另外，Bartlett’s 球形檢定的卡方值為 4711.262 (自由度300)達顯著水準，表示本研究之滿意度調查資料適合進行因素 分析，並且透過驗證性因素分析對各個向度的因素負荷量來進行研究分析。

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表 4-3 KMO 與 Bartlett’s 檢定表 KMO 與 Bartlett’s 檢定表

KMO 與 Bartlett 檢定

Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 .942 Bartlett 的球形檢定 近似卡方分配 4711.262

自由度 300

顯著性 .000

四、因素分析與解釋變異量

本研究採用「主成份分析法」進行因素分析，並萃取出五個因子，其結果如 表 4-4 所示。根據學者 (Richard,Youjai, & Kent,1999) 主張評估模式是否合 適，可從基本配適標準來分析，其主要考慮因素負荷量是否介於 0.5 以上，也 提出了因素負荷量應在 0.5 到 0.95 之間最理想值。結果顯示可得知「介面設 計」問項之因素負荷量介於 0.683～0.777 之間；「行動自我效能」問項之因素 負荷量介於 0.824～0.857 之間；「系統使用接受度」問項之因素負荷量介於 0.621～0.741 之間；「人際互動性」問項之因素負荷量介於 0.505～0.763 之 間；「內容品質」問項之因素負荷量介於 0.568～0.760 之間，由上述可知，各 向度的因素荷量皆大於 0.5，屬於理想值範圍，且無跨因素負荷的現象發生，可 以用來衡量相對應之潛在變數，及問卷構面測量模式具有良好的區別效度。第一 因素為「介面設計」，其特徵值為 4.403，解釋變異量為 17.61% ；第二因素為

「行動自我效能」，其特徵值為 4.210，解釋變異量為 16.84% ；第三因素為「系 統使用接受度」，其特徵值 3.716，解釋變異量為 14.86% ；第四因素為「人際 互動性」，其特徵值 3.440，解釋變異量為 13.76% ；第五因素為「內容品質」，

其特徵值 3.365，解釋變異量為 13.46% 。共五個因素合計共解釋了 76.53% 的 變異量。

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