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第五節 正式實驗流程
預備階段
以政大問卷系統發信給政治大學大學部 學生進行受試者招募，信件內容告知受 試者研究者身分、目地、時間地點等。
正式施測
將受試者以隨機分配方式分配成結構化 與非結構化操作兩組，並以書面方式概 要說明實驗步驟與階段。
請受試者先填寫品牌熟悉度與態度之問 卷。
問卷填畢之後，受試者舉手請研究者協 助點開品牌概念地圖操作說明影片。
受試者根據被分配的組別，進行結構化 或非結構化的品牌概念地圖繪製。
完成之後確認填答無誤，致贈酬金 100 元與事後說明。
圖 3-3 實驗流程圖 受試者招募
實驗分組與流程說明
品牌熟悉度與態度問卷
品牌概念地圖操作說明影片
結構化/非結構化 品牌概念地圖繪製
問卷完成，酬金致謝
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方法(M=2.9, SD=1.38)與非結構化方法(M=3.07, SD=1.34)兩組的熟悉度平均值以 T 檢定計算後發現兩組差異不顯著，t(114)=.655, p= .514，顯示為兩組對於研究 品牌「Blue Way/鬼洗」牛仔褲的熟悉度相當。‧ 國
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表 4-2 品牌熟悉度比較表
人數 平均值 標準差 顯著性(雙尾) 結構化方法 60 2.90 1.38
.514 非結構化方法 56 3.07 1.34
二、品牌態度
在品牌態度方面，本研究將品牌態度相關題項共四題加總取得平均值，再將 結構化方法與非結構化方法兩組品牌態度平均值以Ｔ檢定計算，得出結構化方法 (M=4.44, SD=.803)與非結構化方法(M=4.23, SD=.764)發現兩組差異亦不顯著，
t(114)=1.409, p=.162，顯示兩組對於研究品牌「Blue Way/鬼洗」牛仔褲的品牌態 度沒有差異。
表 4-3 品牌態度比較表
人數 平均值 標準差 顯著性(雙尾) 結構化方法 60 4.44 .803
.162 非結構化方法 56 4.23 .764
確認品牌熟悉度與品牌態度在兩種方法組別中沒有差異之後，下節在針對本 研究所提出的三個問題進行驗證之前，本研究要先檢驗編碼者信度。由於品牌概 念地圖在量化的過程中涉及編碼者對於概念的主觀判斷，因此須先統一受試者問 卷的重新編碼方法，計算編碼者信度。
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第二節 編碼者信度檢驗
由於受試者所繪製的每一張品牌概念地圖皆需要以量化的方式重新進行編 碼以便統整，但受試者在寫每一概念時會有些許的不同，這部分則需倚靠編碼者 主觀判斷是否為同一概念。為了使每一個編碼者對每一個受試者所寫的概念有一 致的判斷標準，以獲得一致的編碼結果，本研究首先參考 Keller（2009）所提出 的品牌聯想金字塔，將概念依照特性分為四類，分別為產品服務、評價、意象與 感覺四個大類（如表 4-4）：
表 4-4 概念分類標準
1.產品服務 包括價格、包裝、版型、服務、鬼頭 LOGO…任何與產品或服務相關之 客觀陳述（例如：寬版、窄版、成本、行銷…）。
2.評價 包括品質好壞、材質好壞、材質特別、樣式好看、耐洗耐穿…等對於產 品或服務的主觀判斷（例如：可看出正負觀感、多或少）。
3.意象 包括日本、街頭混混、年輕族群、行銷、宣傳、電視廣告…等因品牌名 稱而聯想到的圖樣、族群、藝人等概念，沒有好壞判斷的客觀概念。
4.感覺 包括好不好看、喜不喜歡、適不適合、正負面感覺、有沒有距離感、對 廣告的評價…等針對該品牌而聯想到的喜好感受，帶有主觀判斷與感覺 描述的概念（例如：有距離感、廣告多/少、買的人多/少…）。
隨後，為了不使概念數量過於龐雜而無法統整，本研究除了部分條件限制之 外，只要符合合併條件（如表 4-5），則可合併為同一類碼，以便將實為同一意義 之概念統整計算，以避免各個概念因用字上的差異而使編碼過於分散，在製作品 牌共識地圖上造成誤差。
表 4-5 概念合併條件表
不可合併條件 說明
1、若兩個類似概念存在於同一張地 圖中，不可合併。
如：
同一張品牌概念地圖中有「品質好」和「質 感好」兩個概念，不可合併。
2、不同分類不可合併 如：
「產品服務」類的概念不可與「意象」類
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的概念合併
3.意義不同不可合併 如：
「品質差」與「品質好」不可合併
可合併條件 說明
1.重點概念詞相同，且詞義相同 如:
樣式寬鬆 vs.寬鬆（皆有「寬鬆」）
品質好 vs.品質佳（皆有「品質」）
貴 vs. 很貴（皆有「貴」）
2. 重點概念詞不同，但詞義相同 如：
貴、價錢偏高同指「貴」
酷炫 vs 很酷的觀感同指「酷」
鬼頭 LOGO vs.以鬼為圖案同指 LOGO 是鬼頭
為了檢驗上述概念編碼是否適用，以及不同編碼者的編碼結果是否一致，本 研究抽取 120 份受試者問卷中的十分之一問卷共 12 份(Wimmer & Dominick, 2006)，進行編碼者信度檢驗，檢驗內容包含為了回答本研究問題時需要重新編 碼的項目，因此，編碼者信度檢驗項目包括(一) 共識地圖檢驗所需的核心概念 數、概念階層數、連線強度平均數、正負概念數；(二) 信度檢驗所需的核心概 念、第一層概念數、概念連結組合、各連線強度，由於第一層概念與品牌連結強 度為共識地圖中的檢驗項目，在編碼時仍未繪製出共識地圖，故此項目在編碼者 信度時不予檢測； (三)效度檢驗所需的核心概念數、各層概念數、概念連結組 合數、各強度連線數（包含強度 1、強度 2、強度 3 的數量）、階層數。檢測結果 Hosti 值皆達.8 以上(如表 4-6)，確認本研究的編碼方式在不同的編碼者之間也能 獲得一致的結果。
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表 4-6 編碼者信度表
類別 檢驗項目 Hosti
共識地圖
核心概念數 .92
概念階層數 92
連線強度平均數 1.00
正負概念數 1.00
信度
核心概念 93
第一層概念數 1.00
概念連結組合 1.00
各連線強度 .99
效度
核心概念數 .92
第一層概念數 1.00
第二層概念數 .92
第三層概念數 .92
第四層以上概念數 1.00
概念連結組合數 .99
連線強度 1 數量 1.00
連線強度 2 數量 1.00
連線強度 3 數量 1.00
階層數 92
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第三節 研究問題檢驗
本研究將先檢測兩種方法製作出來的品牌共識地圖差異，再根據 John 等人 (2006)的信效度檢驗方法，各自檢驗結構化與非結構化兩種方法的信度與效度。
一、研究問題一： 品牌共識地圖
在結構化與非結構化方法的品牌共識地圖比較上，本研究針對四個項目將兩 種方法的共識地圖進行比較，項目分別為：核心概念數、概念階層數、連線強度 平均數與正負概念數。
核心概念部分，結構化方法的共識地圖中共有 22 個核心概念，但非結構化 方法的共識地圖中僅有 2 個核心概念，結構化方法共識地圖的核心概念數明顯高 於非結構化方法的共識地圖核心概念數。在概念階層數而言，結構化方法的階層 數為 2，非結構化方法的階層數為 1，其實並無明顯差距。在連線強度平均數上，
結構化方法的連線強度平均數為 1.44，而非結構化方法的連線強度平均數為 2，
亦無明顯差距。正負概念數部分，結構化方法中的正向概念共有 16 個，負向概 念為 6 個，非結構化方法中的正負向概念皆為 1 個，以比例上來看，結構化方法 中的正向概念比例遠高於負向概念，但在非結構化方法中的正負向概念比例則相 同(如表 4-7，圖 4-1)。
表 4-7 共識地圖比較表
核心概念數 概念階層數 連線強度平均 正概念數 負概念數 結構化方法共
識地圖
22 2 1.44 16 6
非結構化方法 共識地圖
2 1 2 1 1
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A：結構化方法共識地圖
B：非結構化方法共識地圖
圖 4-1 結構化與非結構化方法之共識地圖
由於共識地圖連線結構過於複雜，本研究以顏色代表線段強度，橘色代表三 條線，強度最強；綠色代表兩條線，強度次之；黑色代表一條線，強度最弱。紅 色節點則是本研究之研究品牌。
二、研究問題二：內部一致性檢驗
在信度檢驗上，本研究依照 John 等人(2006)的操作方法，將結構化與非結構 化方法都以隨機折半分組之後各製作出一份折半共識地圖，再進行信度的檢驗。
本研究將先檢驗結構化方法的信度，再檢驗非結構化方法的信度。每一種方法各
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檢驗三個部分： (一)先跑敘述統計，比較兩份折半共識地圖內含的核心概念、
第一層概念數與第一層概念和研究品牌之間的連線強度數量有何不同；(二)進行 相關係數分析，分析兩份折半地圖(A、B 組)中的核心概念、第一層概念、和概 念連結組和之間的相關程度；(三)分析折半共識地圖與總共識地圖的品牌與核心 概念間連結組合的相關程度，以及各連線強度的相關程度。
(一) 結構化方法
本研究將以結構化方法繪製的地圖隨機折半分成 A、B 兩組，並製作出兩組 的折半共識地圖後發現，在核心概念選擇部分，兩張圖皆各有 22 個核心概念，
且兩組的核心概念完全相同。但在第一層概念中，A 組有 5 個第一層概念（年輕 族群、男性、牛仔褲、鬼頭 LOGO、日本風品牌），強度皆為 2；B 組僅有 4 個 第一層概念(年輕族群、牛仔褲、鬼頭 LOGO、日本風品牌)，此 4 個概念皆與 A 組重複，其中 2 個第一層概念強度為 3（牛仔褲、鬼頭 LOGO）。可見兩組折半 共識地圖的基本組成相當類似，但在連結強度部分則有比較大的差異（如圖 4-2）。 信度檢驗的第二部分，本研究將兩份折半共識地圖針對三個項目進行重新編 碼，以計算兩個折半共識地圖在核心概念、第一層概念、與概念連結組合的相關 係數。重新編碼的項目包括：(1)提供選取的 25 個概念中，是否成為共識地圖的 核心概念，是則重新編碼為 1，不是則重新編碼為 0。(2)提供選取的 25 個概念 中，是否成為第一層的概念，是則重新編碼為 1，不是則重新編碼為 0。(3)提供 選取的 25 個備選概念之中，概念彼此之間可能出現的 300 種連線，若有在折半 共識地圖中出現則重新編碼為 1，沒有則重新編碼為 0。相關分析結果顯示，在 核心概念部分兩個折半共識地圖呈現顯著高度相關（φ=1, p=.00 ; N=25），在第 一層概念部分也呈現顯著高度相關（φ=.873, p=.00; N=25），但在概念連結組合 的部分，僅呈現顯著低度相關（φ=.353, p=.00; N=300）。
信度檢測的第三部分，也就是折半共識地圖與總共識地圖在研究品牌與核心
信度檢測的第三部分，也就是折半共識地圖與總共識地圖在研究品牌與核心