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第二節 第二節 第二節
第二節 操作定義與問卷設計 操作定義與問卷設計 操作定義與問卷設計 操作定義與問卷設計
本研究所要探討之構面分別為服務品質、品牌形象、認知價值、
顧客滿意度與顧客忠誠度，而構面之操作型定義，分述如下：
一、 服務品質操作型定義
表 參3-1 服務品質操作型定義表
資料來源：本研究自行整理
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二、 品牌形象操作型定義
表 參3-2 品牌形象操作型定義表
資料來源：本研究自行整理
三、 認知價值操作型定義
表 參3-3 認知價值操作型定義表
資料來源：本研究自行整理
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四、 顧客滿意度操作型定義
表 參3-4 顧客滿意度操作型定義表
資料來源：本研究自行整理
五、 顧客忠誠度操作型定義
表 參3-5 顧客忠誠度操作型定義表
資料來源：本研究自行整理
六、 人口統計變項
此部分共 5 題，目的在瞭解樣本之人口統計變項，其中的內容 如下：
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40 表 參3-6 人口統計變項表
1. 性別： (1)男□ (2)女□
2. 年齡： (1) □25歲以下 (2) □26歲〜40歲 (3) □41歲〜50歲 (4) □51歲以上
3. 學歷： (1) □高中職(含以下) (2) □專科(3) □大學 (4) □碩士 (5) □博士
4. 職業： (1) □ 軍公教 (2) □ 金融業 (3) □ 服務業 (4) □ 科技業 (5) □ 製造業 (6) □公司/自營業負責人 (7) □ 家管 (8) □退休 (9) □其他_____________
5. 個人月平均收入 ：
(1) □3萬元(含)以下 (2) □3萬〜5萬(含) (3) □5萬〜7萬(含) (4) □7萬〜10萬(含) (5) □10萬〜20萬(含) (6) □20萬以上
七、 問卷設計
本研究的主要目的在探討「服務品質」、「品牌形象」、「認 知價值」對「顧客滿意度」與「顧客忠誠度」的影響，以曾經於銀 行購買過保險產品者為研究對象，分別敘述如下：
本問卷之量表儘量引用過去文獻既有之量表設計而成，以期完 成本研究之研究目的。問卷編製方式採用結構化之封閉式問卷，由 研究對象依其感受與認知填答，屬於自陳量表，題目型式採用之評 價尺度為李克特式（Likert Type）加總尺度法的七點量表，以不記名 方式從選項□中打V，除第六部分個人資料的部分則於適當的選項□
中選擇之外，其餘第一部分及第五部份則從「非常不同意」、「不 同意」、「些許不同意」、「無意見」、「些許同意」、「同意」
及「非常同意」 選項中打V。計分方式正向題分別給予1 分、2 分、
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3 分、4分、5 分、6 分及7 分。
本問卷總共由六大部分組成，第一部分為該銀行之「服務品質」
量表，第二部分為該銀行之「品牌形象」量表，第三部分為該銀行 之「認知價值」量表，第四部分為該銀行之「顧客滿意度」量表，
第五部分為該銀行之「顧客忠誠度」量表，第六部分為顧客基本資 料。
表 參3-7 研究構面及問卷題數
資料來源：本研究自行整理
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第三節 第三節 第三節
第三節 研究 研究 研究 研究樣本 樣本 樣本 樣本
一、 樣本選取與樣本大小
樣本數的多寡會影響研究的效力 ( power )，因此樣本較大，隨 機誤差( random error ) 就會隨之變小。但樣本數過於龐大，會導致 研究成本 (包括金錢、人力、物力與時間的花費)就會隨之而增加。
本研究樣本數大小則根據Gorsuch 於1983 年提出（題項與受試者的 比例最好為1：5）的觀點作為取得樣本數的參考依據。
本研究所要探討對象以曾在銀行購買過保險產品消費者為主，
因此本研究對象將以台灣某銀行之財富管理顧客中，曾購買過保險 產品者為例。
二、 問卷發放與回收
根據研究問題、概念性架構及參考國內外相關文獻加以綜合整 理，於是設計了「服務品質、品牌形象、認知價值對顧客滿意度與 顧客忠誠度之研究-以銀行通路為例」之問卷。整份問卷共60題，本 研究為了提升問卷之有效性，採用實體書面問卷及網路問卷調查方 式。
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第四節 第四節 第四節
第四節 資 資料 資 資 料 料 料分析方法 分析方法 分析方法 分析方法
本研究採用問卷調查法，乃依據研究目的，配合實際之情況對研 究問題和研究變數進行操作型定義，設計出研究問卷，藉由因素分析 建構問卷效度及信度分析，以瞭解問卷之可靠度；並透過問卷的發放，
經其回收後，針對問卷資料採用SPSS 套裝統計軟體進行敘述統計分 析、因素分析、信度分析、效度分析、差異分析及質化分析。
一、 敘述統計（Descriptive Statistics)
敘述統計(Descriptive Statistics)包括統計方法中的蒐集數據、整 理、分析及解釋資料等步驟，是所有統計方法的基礎， 敘述性統計 分析是用以說明樣本資料結構，是將問卷資料進行單一變數間之敘 述性分析，利用次數分配瞭解受測使用者之分佈情形，對各變數之 平均值作概略描述，以人口統計變數對各題項進行變異數分析
（ANOVA)，以瞭解人口統計變數對各變項是否有顯著差異。而本 研究將以進行單一變數間之敘述性分析，針對受訪者之於銀行購買 保險產品之行為與人口統計變數進行敘述性統計分析，利用次數分 配瞭解受測購買者之分佈情形，對各變數之平均值作一概略描述，
以人口統計變數對各題項進行變異數分析（ANOVA)，以瞭解人口 統計變數對各變項是否有顯著差異。
二、 因素分析（Factor Analysis)
為了要證實研究者所設計的測驗的確在測某一潛在特質，並釐 清潛在特質的內在結構，能夠將一群具有共同特性的測量分數，抽 離出背後潛在構念的統計分析技術，即為因素分析。
另外，巴氏(M.Bartlett）在1950 年發展之球形檢定及Kaiser 在
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1974 年提出KMO 值的判斷標準，藉以用來檢定進行因素分析的適 當性。執行因素分析的第一步驟是參數估計，常用的方法為：
(一) 主成分法(Principal Component Analysis)：以變異數分析為基 礎。
(二) 主因素法(Principal Factor Analysis)：以共變數分析為基礎。
由於因素模式的解釋並非唯一的，因此可利用因素旋轉法，使 旋轉後的因素負荷量相當接近0 或1。而因素旋轉法又可分為直交旋 轉法與斜交旋轉法兩種方法，最常被用的為直交旋轉法。採用主成 份分析法及最大變異數轉軸法來萃取主要構面因素，以確定問卷各 部分之因素構面。而選取的標準則為：各因素特徵值必須大於1，直 交旋轉後之因素負荷量的絕對值必須大於0.5（陳順宇，1998)。同一 構念中，若因素負荷量的值愈大（通常取0.5 以上者才保留該項目，
否則刪除後再重新執行一次因素分析），表示收斂效度愈高。
因素分析的目的在於求得量表各項目之因素結構矩陣，以少數 幾個因素來解釋一群有互相關係的變數之數學模式，再由結構矩陣 所表列之因素負荷量（Factor Loading）大小來判定建構效度好壞。
意即因素分析可以將數個很難解釋，而彼此有關的變項，轉化成少 數有概念化意義，而彼此獨立性大的因素Factor。
三、 信度分析（Reliability Analysis)
所謂信度，是指一種衡量工具的正確性或精確性。Kerlinger (1986)認為信度可檢測衡量工具之可靠性、一致性與穩定性。同一群 受測者在同一份測驗上測驗多次的分數要有一致性，所以信度是指 測量的一致性程度。Cronbach(1951）提出α 信賴係數，是目前行為 研究最常使用之信度指標，為了驗證本研究量表信度與效度，本研
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究對回收之有效樣本進行信度與效度分析，本研究採用Devellis (1991）與Nunally (1978）的建議，將Cronbach 's α 值訂為0.7，利用 Cronbach 's α 係數來檢定各主要構面變數之衡量細項間的內部一致 性，通常Cronbach ' sα 值在0.7 以上時，可稱為高信度，而當其值若 低於0.35 以下時，則應拒絕。
實務上，只要α> 0.6，即可宣稱問卷題目之信度可接受。本研究 採用Cronbach 's α 信度分析，利用Cronbach ' s α 係數來檢定各主要 構面其變數之衡量小項間的內部一致性。DeVellis (2003）認為α 係 數介於0.65-0.70 間是最小可接受值，若介於0.70-0.80 間則是相當 好，若在0.80 以上則是非常好。信度的表達意念是指量表在衡量構 面時所具備的穩定性（stability)及一致性（consistency)，穩定性是指 對同一批次樣本，前後兩期測兩次，若兩者所得數據相關愈高，則 表示該測量的穩定係數愈高。
Cronbach(1951）年所提出之α 信賴係數，是目前行為研究最常 使用之信度指標。Cronbachα 信度檢定係透過衡量變數間的共同因 素之相關性，計算其總變異數與個別變異數為一致高低之判斷依 據；通常Cronbachα 值在0.7 以上時，可稱為高信度，而當其值若低 於0.35 以下時，則應拒絕。實務上，只要α>0.6，即可宣稱問卷題目 之信度可接受。Cronbach’s α 係數的評定標準如表3-8所示。
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46 表 參3-8 Cronbach 'sα 係數之參考指標
四、 效度分析（Validity Analysis)
所謂效度也稱正確性，乃是指整份測驗能夠真正衡量到所要測 量目標之程度，也就是要能達到測量的目的才算是有效的測驗，此 種有效的程度就稱效度（陳順宇，1998）。評估效度的高低，可採 用內容效度（content validity）、效標關聯效度（criterion related validity）及建構效度（constract validity）三個項目來加以評判。
五、 差異分析（Variance Analysis) (一) 獨立t-test
一般研究設計，常使用樣本平均數對母群體平均數做假 設檢定(單一獨立樣本檢定)， 或是藉由實驗組與對照組視為 兩母群體樣本，並使用其樣本平均數進行假設檢定(兩獨立樣 本檢定)；當母群體之變異數為未知時，藉由t 值換算與對照
「t 分佈表」，以判定統計量是否落在拒絕區域( p≦α)。
(二) 多元迴歸分析（Multiple Regression Analysis)
迴歸分析法是定量預測方法之一。它依據事物內部因素 範圍範圍
範圍範圍 評定標準評定標準評定標準評定標準
Cronbach 's α 係數＜ 0.3 不可信
0.3＜Cronbach 's α 係數＜ 0.4 勉強可信 0.4＜Cronbach 's α 係數＜ 0.5 稍微可信 0.5＜Cronbach 's α 係數＜ 0.7 可信 0.7＜Cronbach 's α 係數＜ 0.9 很可信
0.9＜Cronbach 's α 係數 非常可信
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變化的因果關係來預測事物未來的發展趨勢。由於它依據的 是事物內部的發展規律，因此這種方法比較精確。
(三) 變異數分析（Analysis Of Variance ,ANOVA)
所謂變異數分析（ANOVA ）以統計術語是檢定各水準 下其結果的平均數是否顯著差異。ANOVA 的目的是檢定各 組平均數相等的假設是否有統計上的顯著性，它是以分析變 異數來完成，也就是以將總變異分解成隨機誤差所造成的分 量（組內平方和）的方式與平均數差異所造成的分量（組間 平方和）兩部分，然後以後者的變異數分量與前者的變異數 分量做比較，如果其比值是顯著的大，則拒絕各組平均數沒 有差異的虛無假設，而接受各組問的平均數有差異的對立假 設（陳順宇，2004）。
六、 質化分析－深度訪談法
本研究使用量化研究方法之紙本問卷調查法，也使用質化的深 度訪談法進行實際深度訪談研究，而深度訪談法屬於質化研究，訪 談者為談話設定出概括性的方向，並追蹤回答者所引發的特定主題
本研究使用量化研究方法之紙本問卷調查法，也使用質化的深 度訪談法進行實際深度訪談研究，而深度訪談法屬於質化研究，訪 談者為談話設定出概括性的方向，並追蹤回答者所引發的特定主題