資料分析方法

本研究資料之分析方式採用量化研究方法，故以 SPSS 10.0 版作為分析工 具。本研究以敘述性統計、成對樣本t 檢定、獨立樣本 t 檢定、變異數分析、因 素分析、相關分析及迴歸分析等方法，分別說明如下：

一、敘述性統計

敘述性統計主要包含次數分配、平均值、變異數…等原始資料的直接描述。

「次數分配」是將蒐集來的資料整理後，將資料依類別及數量的多寡分成若干 組，以顯示資料分佈的狀況，常以次數分配之統計表或次數之統計圖的形式呈 現。「平均數」以變項或各因素之平均值作統計分析，以便瞭解某變項因素之滿 意度或相對影響程度之大小。

二、成對樣本t 檢定

一般的研究中，比較關心的問題常是母群體的平均數是否相等，而Student’s t 檢定常被用來進行二個樣本平均數差異的顯著性考驗。而本研究分別針對所有 問項詢問「期望」與「實際感受」，並以「成對樣本 t 檢定」來驗證，所有問項 的期望服務水準與實際績效水準，兩者之間是否存在有顯著性差異。

三、獨立樣本t 檢定

本研究分別針對用戶期望服務水準與管理者對用戶期望的認知，以「獨立樣 本t 檢定」來驗證，用戶期望服務水準與管理對用戶期望的認知，兩者之間是否 存在有顯著性差異。

四、變異數分析（ANOVA）

同的實驗變數所造成的結果是否有顯著的差異，而本研究利用變異數分析，檢定

「人口統計變數」在「期望服務水準」、「實際績效水準」、「知覺服務品質」及「顧 客滿意」是否有顯著性差異。

五、因素分析

因素分析能夠將為數眾多的變數，濃縮成較少的幾個精簡變數，這些精簡的 變數就是因素（Factor），而因素分析的目的在於定義一個資料結構中的潛在架 構。研究者可以先確認在架構中的不同構面，再而決定每個構面可解釋各個變數 的能力。

六、相關分析

相關（Correlation）是用以檢驗兩個變項間線性關係的統計技術。相關係數 之原理是先計算兩個變項的共變量，再除去兩個變項的不同分散情形與單位差 異，加以標準化，得到一個去除單位的標準化分數。本研究採Pearson 積差相關 分析，用以檢定服務品質各構面與顧客滿意度間的相關程度。

七、迴歸分析

迴歸分析主要是在尋求兩個或兩個以上變數之間的關係，更可進一步根據某 變數來預測另一變數的值。本研究使用迴歸分析主要用來分析「實際感受服務水 準」、「期望服務水準」及「知覺服務品質」與「顧客滿意」之間的因果關係。

本研究第四章將利用以上的統計方法，配合SPSS 10.0 版進行資料分析，本 研究之資料分析流程如圖3-2 所示：

圖 3-2 資料分析架構圖

受訪者基本資料 敘述性統計

人口統計變數對 研究變數之影響

服務品質對顧客 滿意之假設檢定

結論與建議

ANOVA

相關及迴歸 分析 期望服務水準與實際

感受服務水準之差距

成對樣本 t 檢定

期望服務水準與管理者對 用戶期望的認知之差距

獨立樣本 t 檢定

第四章 資料分析與討論

第一節 電業服務品質及顧客滿意之信度與因素分析

一、信度分析

本研究問卷在正式發送前，先針對科學園區用戶進行前測，以檢定問卷之信 度(內部一致性)，前測結果顯示各構念均獲得良好之信度，因此正式問卷並未更 改前測問卷任何問項，茲將前測與正式問卷施測之信度分析整理如表4-1。有關 正式問卷施測之用戶期望服務水準、用戶實際感受服務水準、用戶知覺服務品 質、管理者對用戶期望服務水準的認知、顧客滿意度各題項之信度分析整理分別 如表4-2、4-3、4-4、4-5、4-6。

表 4-1 兩階段各構念之 Cronbach’s α 信度係數

構念 問項數 前測

Cronbach’s α係數

正式量表 Cronbach’s α係數

用戶期望服務水準 30 0.9700 0.9699

用戶實際感受服務

水準 ^{30 0.9701 0.9652}

用戶知覺服務品質 30 0.9501 0.9694

管 理 者 對 用 戶 期 望

服務水準的認知 30 0.9357 0.9491

顧客滿意度 8 0.8961 0.9071

表 4-2 用戶期望服務水準之信度 Cronbach’s α 係數

Corrected Item - Total Correlation

Alpha if Item

Deleted Cronbach’s α

TE01 擁有現代化供電設備 .6023 .9695

表 4-3 用戶實際感受服務水準之信度 Cronbach’s α 係數

Corrected Item - Total Correlation

Alpha if Item

Deleted Cronbach’s α

TP01 擁有現代化供電設備 .6652 .9642

表 4-4 用戶知覺服務品質之信度 Cronbach’s α 係數

Corrected Item - Total Correlation

Alpha if Item

Deleted Cronbach’s α

TS01 擁有現代化供電設備 .6527 .9687

表 4-5 管理者對用戶期望服務水準的認知之信度 Cronbach’s α 係數

Corrected Item - Total Correlation

Alpha if Item

Deleted Cronbach’s α

TM01 擁有現代化供電設備 .4435 .9489

表 4-6 顧客滿意度之信度 Cronbach’s α 係數

Corrected Item - Total Correlation

Alpha if Item

Deleted Cronbach’s α CSA01 我對台電公司訂定的電價感到滿意。 .5631 .9076

CSA02 就感受到的服務品質而言，我覺得電價

是合理的。 .6212 .9024

CSA03 我對台電公司供電品質感到滿意。 .7718 .8894

CSB01 我對台電公司服務人員之服務態度感到

滿意。 .7878 .8874

CSB02 我對台電公司服務人員之專業知識及能

力感到滿意。 .7153 .8943

CSB03 我對台電公司服務人員之處理效率感到

滿意。 .7398 .8918

CST01 整體而言，我對台電公司感到滿意。 .8221 .8850

CS01 未來若有其他廠商提供電力服務，我會願

意繼續向台電公司購買電力。 .6238 .9025

.9071

二、因素分析

本研究量表是彙整國內外學者相關研究文獻實證之量表所完成，故在量表內 容上應具有相當可信度。本研究針對量表問項進行探索性因素分析，先應用主成 份因素分析法進行初步分析，再以直交轉軸之最大變異法（Varimax）進行因素 的萃取，保留特徵值大於一的因素，同時依因素負荷量及共同性，在因素萃取後，

重新彙整量表各因素並加以重新命名。茲將各量表因素分析結果說明如下：

(一)、服務品質量表

本研究採用「取樣適切性量數」（KMO；Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy）來進行適切性分析，若 KMO 值愈大時，即表示變數間的共 同因素愈多，愈適合進行因素分析，Kaiser（1974）指出當 KMO 值小於 0.5 時，

不適合進行因素分析。「服務品質」量表經由統計軟體SPSS 進行因素分析，如 表4-7 所示，KMO 值為 0.934，另外以 Bartett 球形檢定法，其顯著性值為 0.000，

亦達顯著性。由以上兩點評估，本研究的樣本資料適合進行因素分析，再以直交 轉軸的最大變異法進行因素分析，根據 Kaiser 所提出的標準，以萃取特徵值

（Eigenvalue）大於 1 為準則，共萃取出四個因素，結果如表 4-8 所示，其中因

素一、二、三、四的解釋變異量分別為 54.67%、6.45%、4.13%及 3.76%，四個 因素的累積解釋變異量達 69.01%；根據各因素的因素負荷量及問項的意義，重 新加以命名，各因素命名說明如下：

《因素一》：可靠性（解釋變異量 54.67%）

包括10 個問項，計有「供電頻率穩定」、「供電可靠度之維持能力高」、「供 電電壓穩定」、「供電設備故障時，搶修效率高，能在最短時間恢復供電。」、「能 依用戶需求時程如期供電」、「當用戶遭遇用電問題時，台電公司能主動提供服務 協助解決。」、「對供電品質的改善能於承諾時間內完成」、「維護或擴充供電系統 而進行之停電作業均事先通知用戶並於承諾時間內恢復供電」、「提供完善的服務 平台與資訊（服務中心、0800 免付費電話、1911 故障搶修專線、網路櫃檯）」、「堅 持零缺點的供電品質目標」等項。由這10 題的內容顯示，因素一和電業的供電 品質穩定與可靠有關，因此本研究將此因素命名為「可靠性」因素。

《因素二》：關懷反應性（解釋變異量 6.45%）

包括9 個問項，主要是「服務人員經常主動與用戶保持聯絡，瞭解用戶之個 別需求並立即向公司反應、改善。」、「能針對用戶提供客製化負載特性分析、電 費分析、能源效率管理諮詢等服務」、「制定合理電價制度」、「對於用戶申訴、抱 怨，設有專人立即追蹤、處理及回應」、「發生無預警停電時，會通知用戶停電原 因，並於查明事故原因後向用戶說明並致歉。」、「設有服務專員且定期拜訪瞭解 用戶需要及解決問題」、「服務人員不會因為工作繁忙而忽視用戶的需求」、「服務 人員充滿熱忱、親切有禮貌」、「服務人員能提供完整供電資訊及各項申請流程和 作業時間」等項。由這9 題的內容顯示，因素二和電業了解客戶需求、關懷客戶 並給予回應相關，因此本研究將此因素命名為「關懷反應性」因素。

《因素三》：便利保證性（解釋變異量 4.13%）

包括8 個問項，主要是「申請用電及繳費手續簡便」、「服務人員樂於為用戶 服務及協助解決用電問題」、「服務人員是可以信賴的」、「服務人員具有專業知 識，可提供用戶需要的資訊。」、「重視用戶用電安全」、「營業時間及網路申辦方 便用戶洽辦業務」、「維修停電作業能配合用戶時間安排」、「成立科學園區客戶服 務隊，提供客戶用電安全巡檢和電力技術診斷等服務，滿足用戶需求。」等項。

由這8 題的內容顯示，因素三和電業的便利性及服務人員的專業相關，因此本研 究將此因素命名為「便利保證性」因素。

《因素四》：有形性（解釋變異量 3.76%）

包括 3 個問項「服務(營業)處所明亮整潔」、「服務人員服裝整齊」「擁有現 代化供電設備」等。由這3 題的內容顯示，因素四和電業的實體設備相關，因此 本研究將此因素命名為「有形性」因素。

從表 4-8 中可以看出，由因素分析所得之電業服務品質各個因素，其 Cronbach’s α 係數都在 0.7 以上，顯示各因素所包含的衡量變項具有相當高的可 靠性和一致性。而四個因素之累積解釋變異量為 69.01%，表示全部衡量變項的 總變異中，有69.01%可以由這四個因素共同來解釋。

表 4-7 服務品質之 KMO 與 Bartlett 檢定值 Kaiser-Meyer-Olkin取樣適切性量數 0.934

近似卡方分配 3101.736

自由度 435

Bartlett 球形檢定

顯著性 0.000

表 4-8 服務品質之因素分析

Cronbach’s α .9430 .9311 .9235 .7131

命名 可靠性 關懷反

(二)、滿意度量表

「滿意度」量表經由統計軟體 SPSS 進行因素分析，如表 4-9 所示，KMO 值為 0.856，另外以 Bartett 球形檢定法，其顯著性值為 0.000，亦達顯著性。由 以上兩點評估，本研究的樣本資料適合進行因素分析，再以直交轉軸的最大變異

「滿意度」量表經由統計軟體 SPSS 進行因素分析，如表 4-9 所示，KMO 值為 0.856，另外以 Bartett 球形檢定法，其顯著性值為 0.000，亦達顯著性。由 以上兩點評估，本研究的樣本資料適合進行因素分析，再以直交轉軸的最大變異