的特徵值分別為 3.07、2.33、2.15、2.05、1.98、1.74、1.73，累積解釋變異量為 60.24%，
並分別命名為「精打細算」、「流行時尚」、「獨立自主」、「家庭取向」、「休閒至上」、
表4-4-1
生活型態量表因素萃取表 ( 續 )
因素構面與題項 因素負荷 特徵值 ev ( % ) 累積 ev ( % )
2、流行時尚
2.34 9.34流行與實用之間，我較追求流行 .74
我喜愛新奇流行的東西 .69
我的社交活動比大部分的朋友多 .66 我喜歡於部落格或網站分享照片 .39
3、獨立自主
2.15 8.60我對自己挑選產品的眼光很有信心 .72 我喜歡與人談論有關相機品牌或產品
的話題
.69
我喜歡被朋友視為一個意見領袖 .58 若這次買的產品令我滿意，下次會考慮
買相同品牌
.53
4、家庭取向
2.05 8.19我喜歡收藏全家一起出外旅遊的照片 .77 我喜歡和親友一起參與戶外休閒活動 .74 我認為媒體廣告是很好的銷售工具 .61
5、休閒至上
1.98 7.93我認為休閒對我而言是很重要的 .75 我重視生活品質及生活享受 .71
我經常上網 .64
6、假期旅遊
1.74 6.97我經常利用週休二日或假期出外渡假 旅行
.76
無聊的時候，我喜歡出去走走 .69
( 續下頁 )
表4-4-1
生活型態量表因素萃取表 ( 續 )
因素構面與題項 因素負荷 特徵值 ev ( % ) 累積 ev ( % )
7、傳統中立
1.73 6.92 60.24經濟情勢不好，我認為要節省休閒活動 的相關開銷
.68
我決定購買何種產品時，時常徵詢朋友 的意見
.63
我覺得具高知名度的相機品牌通常產 品的品質也較好
.58
二、集群分析
分群方法採「二階段集群分析法」，先以階層式集群分析求出較佳的集群範圍後，
再以非階層的 K 平均數進行集群分析。區分集群後，另以區別分析來評估集群的穩 定性與正確性。
首先透過階層式集群分析法中的「Ward’s 法」得到建議之最佳分群為 2 群。再 以生活型態的 7 個因素構面進行「K 平均數集群分析法」，得到的分群結果分別為第 一群 214 人 ( 57% ) 、第二群 161 人 ( 43% ) 。
為驗證集群結果的有效性與穩定性，本研究採逐步區別分析，區別函數的 Wilks’ Lambda 值為.37 ( p< .05 ) 達顯著水準，表示集群分析效果穩定，能有效區別兩個集 群，如表 4-4-2 所示。
表 4-4-2
區別函數顯著性考驗
函數檢定 Wilks' Lambda 值 卡方 自由度 顯著性
1 .37 376.98 7 .000
以區別函數進行預測分組與實際分組的比較，由交叉驗證區別分析與集群分析 的組別觀察值，求得集群分析的正確區別率為 97.4%，如表 4-4-3 所示。
表 4-4-3
有口碑的產品，並且在購物前會充分收集相關資訊以作參考，貨比三家不吃虧，消 費行為較為傳統。
集群二：流行品質生活導向型
此集群在生活型態的「流行時尚」、「獨立自主」、「休閒至上」等 3 項因素構面 值較高，依照特徵命名為「流行品質生活導向型」。此集群消費者喜愛流行時髦的物 品，購物時自我決策能力強，也會給予他人意見，並十分注重個人生活品質，享受 休閒生活。
三、小結
數位類單眼相機消費者生活型態部分，共可區分為「精打細算」、「流行時尚」、
「獨立自主」、「家庭取向」、「休閒至上」、「假期旅遊」、「傳統中立」等七個因素，
並透過集群分析分為兩個族群，分別為「保守實際生活導向型」及「流行品質生活 導向型」，本研究將依據此集群分析結果針對人口背景、產品屬性及消費者行為進一 步探究。