第四章 、 研究結果
第三節 、 消費價值因素分析
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第三節、消費價值因素分析
第一項、消費價值的敘述統計
為了評估消費價值，以李克特氏五點量表詢問消費者五大類 38 項問題，結 果如下：
表格 四-5、消費價值問卷統計結果
代號 評估項目 均值 五點尺度的樣本數
1 2 3 4 5
功能性價值
FV1 體積、重量 4.21 252 186 69 18 11 FV2 可視與操作面積 4.19 237 199 69 25 6 FV3 周邊擴充性與相容性 4.02 193 206 101 25 11 FV4 軟硬體擴充性與相容性 3.99 211 172 103 37 13 FV5 系統穩定 4.39 299 178 39 9 11 FV6 維修方便快速 4.22 251 182 81 12 10 FV7 電池蓄電使用時間 4.41 318 147 52 12 7 FV8 自由使用 4.21 238 205 68 17 8 FV9 網路服務效能 4.38 289 185 45 9 8 FV10 文書處理效能 4.25 256 188 69 16 7 FV11 影音娛樂效能 3.99 202 287 100 33 14 FV12 專業程式效能 3.85 174 179 124 44 15
社會性價值
SV1 社會階級 2.57 18 75 199 149 95 SV2 象徵意義 2.66 22 88 200 139 87 SV3 人際關係 2.58 17 75 206 142 96 SV4 炫耀性消費 2.63 22 98 171 147 98 SV5 彌補性消費 2.53 20 88 165 144 119 SV6 共同信念 2.72 24 105 191 127 89 SV7 領導與創新的擴散 2.96 38 144 182 105 67
情感性價值
EV1 正面的情緒 2.98 34 161 172 99 70 EV2 減少負面的情緒 2.58 27 78 183 141 107 EV3 符合自己的個性 2.63 26 81 192 145 92 EV4 能表達自我的個性 2.59 21 86 179 154 96 EV5 促銷產生的愉悅 3.10 61 162 153 91 69 EV6 感性的思維 2.54 12 93 181 134 116 EV7 理性的思維 2.64 20 100 187 127 102
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EV8 潛在的偏好 3.01 50 137 185 94 70
新奇性價值
KV1 探索 3.32 52 205 176 69 34 KV2 尋求多變 3.22 50 193 158 95 40 KV3 好奇心 3.24 59 181 168 86 42 KV4 尋求刺激 3.32 59 205 160 71 41 KV5 創新 3.23 54 183 175 82 42情境性價值
CV1 偶發情況的效果 3.80 149 205 131 30 21CV2 之前使用經驗 3.26 62 168 188 82 36 CV3 物質環境 3.38 66 201 172 63 34 CV4 社會環境 3.25 58 178 183 76 41 CV5 工作需求 2.93 51 123 170 120 72 CV6 暫時的規格 2.98 40 130 202 109 55
整體來說，功能性價值的選項均值在 4~4.5 間，社會性價值在 2.5~3 間，情 感性價值在 2.5~3.1 間，新奇性價值在 3.2~3.4 間，情境性價值在 2.9~3.8 間；以 高低順序來說是功能性價值>情境性價值>新奇性價值>情感性價值>社會性價值，
上述順序，也就是消費者所認同對小筆電所帶來價值的整體想法，不過，消費者 認同小筆電的價值是一回事，會不會買又是另一回事，因此，之後將進行因素分 析後，再進行假設檢定，以了解消費者為何而買。
第二項、抽樣的適當性
由於因素分析的功效在於將眾多的變數以幾個共同因素來代表，因此若變數 間無相關性存在，或是相關性不顯著的情況下，就不太適合做因素分析。一般而 言，檢定是否適合從事因素分析的方法有二，即對於相關矩陣進行抽樣適當性 (MSA，measure of sampling adequacy)的 KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)係數的計算，
以及 Bartlett’s 球型檢定(test of sphericity)。
抽樣適當性：用來檢驗進行因素分析的每一變數是否抽樣適當，而採行的計 算方式是 KMO 係數，通常此係數可藉由下列的判定標準判斷：
表格 四-6、KMO 係數等級評定表
MSA 值 適足性準則
1
完美的(Perfect)>0.8
優良的(Meritorious)0.7~0.8
適中的(Middling)‧ 國
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0.6~0.7
普通的(mediocre)0.5~0.6
欠佳的(miserable)<0.5
無法接受的(unaccepted)資料來源：An index of factorial simplicity. Psychometrika(Kaiser 1974)
Bartlett’s 球面檢定：用來檢定相關矩陣是否是單位矩陣，因此當顯著機率水 準越小，則表示母群體的相關矩陣越不可能是單位矩陣，也代表越適合進行 因素分析。下列為本研究消費價值 38 項問題的檢定結果：
表格 四-7、消費價值的KMO 及 Bartlett 球面檢定結果
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of
Sampling Adequacy.
.953
Bartlett's Test of Sphericity
Approx.
Chi-Square
16949.9 72
df 703
Sig.
.000
根據 SPSS 計算後的結果，KMO 係數為 0.953 判定為優良，Bartlett’s 球面 檢定亦達.05 的顯著水準，故本研究的調查結果相當適合進行因素分析。
第三項、因素萃取
在本研究中因素萃取的方式採用主成分分析法(principle component analysis)，
此方法的特性是可以使原來變數的變異被解釋的比例可以達到最大。初步萃取的 結果如下：
表格 四-8、消費價值初步因素萃取的結果
Component
Initial Eigenvalues
Total % of Variance Cumulative % 1 14.750 38.816 38.816 2 6.971 18.345 57.160
3 1.889 4.970 62.130
4 1.223 3.219 65.349
5 1.036 2.726 68.075
6 0.969 2.550 70.625
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7 0.841 2.214 72.839
8 0.674 1.773 74.613
9 0.652 1.716 76.329
10 0.590 1.553 77.882
… … … …
在因素的萃取(extraction)時，有個最大的問題就是在於究竟應該如何去決定 保留多少個因素。根據理論來說，一般而言可以依三種原則：
1. 若從試驗證性的因素分析研究，則在已有的理論架構以及相關文獻中，
有明確地指出此研究中該有的因素數目、累積變異量或理論假設，則 可在達到此一理論值時停止；一般而言，自然科學研究會希望解釋變 異量達到 90%，而社會性研究至少達 60%。
2. 根據學者 Kaiser 所提的原則，將特徵值(eigen value)大於一的因素加以 保留，此乃經驗法則。
3. 根據 Cattell 所提出的陡坡檢定(Scree Test)。此方式是將每一個因素所 有的特徵值按大小順序劃在一個坐標圖中，縱座標為個因素所能解釋 的變異數，橫坐標為各因素，將各點連線，把陡降後走勢趨於平坦的 因素及之後的因素捨去不用，因為相對而言，這些變數所能解釋的變 異已經極小。本研究消費價值的陡坡檢定圖如下所示：
圖表 四-11、消費價值因素分析的陡坡檢定圖
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在本研究中應用這三個原則，在同時滿足消費價值的前提至少須保留五個因 素、在因素五、七、九處有陡坡、保留特徵值大於一、並捨去特徵值陡降後的變 數後，決定保留七個因素。
最後要決定採用的轉軸方式，一開始萃取出來的因素是未轉軸的，由於許多 變數同時在幾個因素上有相近的因素負荷量，使得因素的命名與解釋變得十分困 難，為了使因素和變數間有更明顯的關係，一般都會進行因素的旋轉(rotation)，
其目的是使得個因素的意義能經由包含的變數來解釋得更清楚。旋轉後，各變數 所帶有的因素負荷量會在某一因素有較高的值，而在其餘變數上則降到最低，如 此便能讓因素能被更明確解釋的目的。
SPSS 提供五種旋轉方法，主要分成兩類：直交旋轉法(orthogonal rotation) 以及斜交旋轉法(oblique rotation)，差別在於前者保持因素間不相關。至於選擇何 種旋轉方式則視旋轉後的結果是否能讓後續應用更方便。經過多次嘗試發現 Equamax 的直交旋轉法最能讓各因素與原始題意相符合，轉軸前後的因素負荷量 如下：
表格 四-9、消費價值轉軸前後的因素萃取表
Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 14.750 38.816 38.816 4.990 13.131 13.131 2 6.971 18.345 57.160 4.656 12.253 25.384 3 1.889 4.970 62.130 4.632 12.190 37.574 4 1.223 3.219 65.349 4.286 11.278 48.852 5 1.036 2.726 68.075 3.477 9.149 58.001 6 0.969 2.550 70.625 2.847 7.492 65.493 7 0.841 2.214 72.839 2.791 7.346 72.839
以上七個因素共可解釋原始題目 72.839%的變異量，此數值已相對充分能表 達原始題意並有效減少變數。
第四項、因素命名
經過之前的處理，我們可以得到轉軸後的因素矩陣，需要針對不同的樣本數 和變數來決定某一變數對一因素有明顯影響力時，其值該有多少，在 Hair 一書 中是建議 0.3 以上才能做為代表，而以本研究而言，許多因素的最大值都大於 0.8，
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為使因素更具可讀性，則取因素在 0.45 以上做為標準，茲將各因素的分類依照 原始題意做區別並列表如下。
表格 四-10、消費價值轉軸後的因素矩陣
題號 題目類型與題意
1 2 3 4 5 6 7
13 SV1Class .834 .189 .217 .214 -.006 -.031 .017
14 SV2Sambol .820 .193 .240 .231 -.013 -.008 -.003
15 SV3Relation .773 .331 .199 .182 -.063 -.043 .041
16 SV4Unique .744 .370 .210 .231 -.036 -.033 .050
17 SV5Compensatory .639 .430 .218 .212 -.060 -.048 .104
18 SV6Value .618 .415 .322 .270 -.069 .049 .035
26 EV7Reasonal .317 .712 .202 .326 -.020 .007 -.004
25 EV6Sensity .418 .710 .205 .254 -.023 -.051 .004
23 EV4Express .370 .702 .261 .266 -.096 .025 .075
22 EV3Personality .316 .663 .261 .342 -.084 .056 .096
24 EV5Marketing .157 .620 .326 .267 .155 .045 .032
21 EV2Sad .497 .595 .313 .171 -.072 -.018 .065
20 EV1Happy .380 .534 .446 .220 -.010 .085 .065
27 EV8Dream .230 .502 .360 .417 -.018 .181 .037
30 KV3Curious .226 .253 .786 .275 .086 .116 .044
31 KV4Funny .266 .249 .767 .282 .076 .149 .087
29 KV2Seeking .272 .284 .741 .313 .079 .104 .050
32 KV5Innovation .235 .212 .722 .325 -.023 .171 .134
28 KV1Exploratory .281 .154 .628 .314 .095 .087 .252
19 SV7Opinion .378 .403 .535 .208 .056 -.041 .197
33 CV1Backup -.056 .273 .472 .241 .428 .123 .039
35 CV3Economy .136 .210 .302 .768 .149 .127 .070
36 CV4Fashion .165 .235 .304 .758 .076 .146 .053
38 CV6Temp .263 .197 .157 .748 .003 .040 .111
37 CV5Work .238 .183 .162 .707 -.109 .110 .246
34 CV2Experience .111 .226 .301 .679 .205 .061 -.147
9 FV9Web -.055 -.087 .016 .027 .716 .407 .289
10 FV10Office .012 -.087 .010 .133 .675 .281 .327
7 FV7Battery -.108 -.037 .073 .016 .672 .434 .198
8 FV8Free -.013 -.013 .025 .034 .647 .272 .418
5 FV5Stable -.060 -.031 .035 -.030 .601 .518 .300
6 FV6Fix -.010 .049 .013 -.024 .593 .386 .342
1 FV1Move .006 .027 .087 .144 .260 .807 .126
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2 FV2Interface -.023 -.012 .055 .049 .311 .800 .152
4 FV4DIY -.022 .015 -.003 .109 .122 .334 .777
12 FV12Profession .113 -.015 .048 -.019 .430 .018 .680
11 FV11Media .021 .057 .102 .014 .423 .083 .654
3 FV3Connector -.086 .023 .078 .007 .163 .549 .607
a Rotation converged in 16 iterations.
根據所得消費價值的因素負荷矩陣，我們可以清楚看見所萃取出來的因素分 別是由哪些變數所解釋，以下是對因素名稱的判讀。
1. 因素一、社會性價值
此因素在七個問題的因素負荷量明顯較高，這七個問題恰好代表社會性 價值變數中的社會階級(social class)、象徵價值(symbolic value)、關聯團體 (reference group)、炫耀和補償性消費(conspicuous and compensatory consumption)、信念的規範(normative component of attitudes)等變數，這些 變數是七項社會價值問題的前六項，因此將此因素命名為社會性價值。詳細 內容可參閱下表：
表格 四-11、社會性價值命名因素與信度一覽表 題
號 題目內容 轉軸後
因素負荷量
Cronbach’s α
13 擁有小筆電讓我感覺好像社會階級較高
.834
0.939
14 擁有小筆電讓我感覺具有某些正面的象徵意義
.820
15 擁有小筆電讓我可以維繫良好的人際關係
.773
16 擁有小筆電讓我感覺與眾不同
.744
17
擁有小筆電讓我感覺可彌補其他方面的不足、空虛或不
滿
.639
18
基於小筆電的某些特性，擁有小筆電符合我及社會的價
值觀
.618
2. 因素二、情感性價值
此因素在八個問題的因素負荷量明顯較高，這八個問題恰好代表情感性 價值變數中的刺激的探究(motivation research)、個性(personality)、市場與行 銷(marketing and promotional mix variable)、無法言喻的過程與個人左右腦的 偏好(nonverbal processing and hemispheral brain lateralization)、潛在的認知 (subliminal perception)等變數，這五個變數正是情感性價值的所有評估變數，
因此將此因素命名為情感性價值。詳細內容可參閱下表：
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變數中的探索(exploratory)、尋找多變與新奇的行為(variety-seeking and novelty-seeking behavior)、最佳的刺激(optimal arousal and stimulation)、創新 (innovativeness)、社會性價值變數中的領導及創新的普及(opinion leadership and diffusion of innovation)及情境性價值中的偶發情況之效果(effects of situational contingencies)，由上述變數可看出，”領導與創新的普及”也表達‧
價值變數中的之前的經歷(antecedent states)、物質環境(physical surroundings)、社會環境(social surroundings)、工作之限定(task definition)、暫時的觀點 (temporal perspective) 等變數，這五個變數正是情境性價值的所有評估變數，
因此將此因素命名為情境性價值。詳細內容可參閱下表：
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第五項、信度效度分析
信度(reliability)是指一種衡量工具的可靠程度。其意義可分為穩定性
(Stability)以及一致性(consistency)。在穩定性方面，可採用再測信度和複本信度 兩種。而在一致性方面則有折半信度、Cronbach’s α以及評分者信度三種，本研 究將以 Cronbach’s α來做為信度的評斷標準，參考標準如下：
表格 四-18、Cronbach’s α結果判定參考表 Cronbach’s α範圍 判定結果
0.6 <α 不可信 0.6≦α< 0.8 很可信
0.8≦α 十分可信
資料來源：Quantitative Data Analysis with SPSS for Window:
AGuide for Social Scientists(Bryman 1997)
下表為本研究中消費價值的 Cronbach’s α信度檢定結果，由此可知本研究 的一致性信度是相當高的。
表格 四-19、消費價值的信度分析一覽表
消費價值 問題數
Cronbach’s α
一般功能性價值
6 .911
輕便易用性價值
2 .807
玩家專業性價值
4 .806
社會性價值
6 .939
情感性價值
8 .935
新奇性價值
7 .923
情境性價值
5 .890
效度分析及是指正確性，指衡量工具能正確測出之特質或屬性的程度。可分 為內容效度、效標關聯效度以及建構效度等三種。本研究的效度可由兩個方面來 加以分析。就各類變數而言，本研究就消費價值的理論架構來做設計，能涵蓋測 量的對象，並藉著一定的程序來發展測量的工具，故可以算是具有內容效度。另 外，本研究參考資策會及各項研究論文以選出適當的變數，在目前小筆電的研究
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中，可算是廣泛且適切。由上述之信度與效度分析，可證明萃取出的因素具有相 當高的信度與效度。