Q 方法研究流程

本研究首先概述 iPod touch 對全球攜帶式電子音樂產品的影響。次則 針對各書報雜誌、政府公報、政府官方網站…等來源搜集有關 iPod touch

相關文獻，再依照相關體驗，將之逐一歸納為四大構面(外觀設計、操作介 面、品牌形象、時尚需求)，並根據每一個構面內做出 Q 方法所需的字卡 後，將訪談體驗者(包括士、學、工、商、服務界)並由其排列 Q 字卡，並 將所得資料逐一分析，最後再提出結論與建議，如圖3-2 所示。

由於研究對象是為iPod touch使用者，則選擇的產品樣本須是研究對象 能擁有使用此經驗的產品。因此在挑選產品樣本的特性方面，具外顯性以 及明顯可見的產品愈適合作為本研究實驗的產品樣本。因此，在眾多的產 品類別中，乃界定一個較為具體的目標，改以單一種類的產品，並擁有明 確的產品實體樣本者，使受測者在測試時能夠充分暸解測試內容。

故此區分為如下(如表3-2所示)

表3-2 產品體驗研究對象選定 iPod touch音樂產品使用者

研究對

象選定 初次體驗使用者 長期體驗使用者 體驗

媒介

iPod touch

人數 士學工商服務各3人共15人 士學工商服務各3人共15人 執行Q方法論的Q語句(Q statements)，這樣的設計有以下幾個重要步驟：

(1.)論匯(concourse，又稱作意見母體)

(2)因子設計(factorial design)

Q方法中陳述句內容的設計可以透過以下數種方式取得：文獻查證、

修訂自其他測量工具或會談方式。而Q語句內容編輯方式則可區分為結構 式與非結構式Q分類。非結構式Q分類之題項係就單一領域發展出來的，而 且是強調以隨機方式自群體中抽取題項為佳；結構式Q分類之題項編制則 是依據Fisher的實驗研究設計與變異量分析設計原理(盧欽銘，1989)。

由於目前尚未有以Q研究法來探討「產品設計」的相關文獻，因此本 研究採用非結構式Q分類編輯Q語句內容，參考相關文獻的研究結果與問卷 內容、書籍及報章雜誌，經篩選後得32句Q語句，再依其內容分別歸類至 本研究的四個產品設計特性中，各Q語句所涉及之特性詳見附件二。

別」。體驗類別是從初次體驗與長期體驗的角度出發。消費者偏好類別的 方面，是指在追求造型設計、操作介面的互動，品牌形象以及達到社會互 動。兩個層面交互作用的結果，構成論匯中取樣所遵照的架構，共8個面 向，所以Q語句的選擇上就構成了2*4共8個類別，每個類別包含4句Q語句，

共得出32句Q語句，以下是本研究所使用的因子設計(見表3-3)：

表3-3 因子設計

體驗類別 初次體驗者 長期體驗者 語句數目 偏好類別 造型設計 操作介面 品牌形象 時尚需求 8*4=32句 資料來源：本研究整理

本研究希望透過因子的設計與施測，以歸結分析出影響消費者購買 iPod touch動機之因素，並藉此對相關產業提出意見與建議。

3.5 Q 方法操作步驟

Q 方法論的其中一個好處是受訪者是獨立進行分類的，每一位受訪者 都能夠自由表達自己的意見。本研究在蒐集Q 排列的資料時，主要是重複 下列的步驟(王郁倫等五位，2009)：

1.瀏覽：受訪者首先必須將所有的字卡瀏覽過，如圖五所示。在Q方法 論中，每一個選項都將互相影響，因此，受訪者是同時比較這32張字 卡，這是與一般調查研究方法較不一樣的特色。一般調查研究，每個 問題都是獨立的，其中之一個問題的答案並不會影響到受訪者回答其 他問題的答案，但Q方法論不同的地方便是在於受訪者是同時比較所 有字卡在心中的重要程度，所以受訪者在排列每一個字卡的位置時，

都會同時影響到其他31張字卡的位置。由於受測者在進行 Q 分類時 多是採強迫選擇（forced choice）的方式，也就是說每個等級中所能 放置的卡片張數是由研究者所規定的。而等級的設定通常為奇數，每 個等級中所應放置卡片張數則是以中間最多再逐漸向二側遞減，且左 右均衡對稱，使整個卡片數的分佈近似於常態分佈，來決定各級應分 到的卡片數目，才能符合統計分析的各種假設(Dennis，1986；羅文輝，

1986；Tetting， 1988；Mckeown & Thomas，1988；盧欽銘，1989)。

圖3-3 瀏覽字卡

2.歸類：在瀏覽過所有的字卡後，就先請受訪者依照自己的專業知識判 斷這 32 張字卡的重要程度，將字卡大致上分為重要、普通、不重要 三堆，如圖六所示。

圖3-4 字卡分堆

3.排列：再來是請受訪者從重要的字卡當中，再細分其重要程度，依序 從+3排列至+1(從右側)，接著再將不重要的字卡以一樣的方式，從-3 排列至-1，最後排滿中間的空格，如圖3-5、3-6、3-7所示。

圖3-5 排正分字卡

圖3-6 排負分字卡

圖3-7 排零分字卡

4.確認：最後，請受訪者將所有將所有字卡瀏覽過一遍，確認看看是否 還有需要更動的地方，此時也是全部的字卡一起進行比較的階段。確 認過後，訪談便結束了，再將字卡背後的代號記錄下來，以便於輸入 軟體進行分析，此即完成Q 排列，如圖 3-9、3-9 所示。

圖3-8 檢查、確認

圖3-9 紀錄

5.小結：在排列過程中，研究者與受訪者能夠充分的互動，讓受訪者針 對字卡的內容隨時進行補充和表達意見，所以說Q 方法論是能夠兼顧 質化與量化的一種研究方法。由於 Q 方法論並不需要大樣本的受訪 者，也未限定受訪者人數的多寡，所以本研究調查期間從 2009 年 05 月至 06 月初，在這段期間內盡可能約訪士、學、工、商、服務各領 域的體驗者，總共蒐集到 30 位受訪者的資料，蒐集完成後便將資料 輸入Q 方法論專用的統計軟體進行分析的工作。

第四章 資料分析與討論

4.1 受訪者背景資料

本次研究的受訪者對象共有30 人，其中 6 人來自政府機關(士)，6 人 來自工程部門(工)，6 人來自實體商家(商) ，6 人來自學校機關(學)，6 人 從事業務工作(服務)。

4.2 PQ Method 軟體的運用

資料蒐集完成之後，就要把 Q 排列輸入統計軟體中，進行相關與因素 分析。本研究運用PQ Method 這個專門處理 Q 方法論的統計軟體，使用步 驟如下：

1.PQ Method 是一個可以免費下載的統計軟體，可連線至專門討論 Q 方 法論的網站去下載。資料夾中還包含一篇使用方法(PQ Method)可以參 閱使用，如圖4-1 所示。(The QMethod Page，2009)

圖4-1 PQ Method 起始畫面

2.進入 PQMethod，此時必須先為研究取一個檔名，本研究鍵入〝iPod〞

作為資料的主檔名，然後進入主畫面，如圖4-2 所示。

圖4-2 PQ Method 選項畫面

3.鍵入#1-STATES 進入輸入陳述語句的畫面。但是，PQ Method 並不接 受中文，不能輸入中文，所以本研究是以數字代表，每一行打入1-32 個數字，如圖4-3 所示。

圖4-3 PQ Method 輸入字卡編號畫面

4.鍵入#2-QENTER 進入輸入 Q 排列的畫面。第一次進入會要求輸入 Q 排列的範圍(如：+3~-3)每一等級有幾個語句。本研究給受訪者的強迫 分配數由左至右依序-3、-2、-1、0、1、2、3，接著輸入每個分數所 配給的欄位分別為 2、4、6、8、6、4、2。依照每一個等級輸入受訪 者答案表上的語句代號，即完成 Q 排列的輸入，每一個 Q 排列完成 會像圖4-4 一樣。

圖4-4 PQ Method 排列畫面

5.所有受訪者的資料都輸入完成之後，就可以回主畫面，選#4-QPCA 以 主軸法(principal components)萃取共同因素。這個步驟會幫研究者算出 因素的特徵值(eigenvalue)與解釋的變異量。因素個數的決定以 Kaiser 法則保留特徵值大於1 的因素，但在經過筆者分析之後，由於本次的 研究對象為一般民眾而非專業人士，使得資料所呈現出來的特徵過於 分散，因此本研究決定改採保留特徵值大於 2 的因素，故本研究有四 個因素其特徵值大於2，可解釋變異量達 56.37%，如圖 4-5 所示。

圖4-5 PQ Method 因素萃取

6.鍵入#6-QVARIMAX 進行因素轉軸。程式會問要轉軸幾個因素，由前 一個步驟得知因素萃取數最佳是四個，所以針對四個因素進行變異極 大轉軸法(varimax rotation)，如圖 4-6 所示。

圖4-6 因素轉軸

研究者可在這個步驟看到轉軸後的因素負荷表，並可利用程式中自動 歸類或是自己手動歸類的功能，得到四個Q 因素分別有哪些受訪者負荷於 它的分析結果。

7.最後，回主畫面選#7-QANALYZE 完成整個 Q 因素分析，這一步會將 所有資料分析輸出在名為 ipod.lis 的檔案中。在跳出程式後，進入 C:\pqmethod\project\APIBM.lis 找到檔案，以文字軟體開啟就可看到所 有的分析結果。

Q 方法論是一個在研究之前沒有先建設性假設的方法論，所以完全依 靠資料分析的結果來進行詮釋，因此研究者必須利用統計軟體輸出的這些 分析結果加以討論、解釋，進而得到研究的結論。

4.3 資料分析

經過PQ Method 的統計處理之後，已經可以得到分析的初步結果，但 仍需要進一步檢視確認結果，尤其是在上述第六的步驟中(圖 4-6)，透過自 動歸類將30 位受訪者歸入由表 4-1 所得的四個特徵值大於 2 的重要因素(以 陰影標示)，其所獲得的歸類狀況如表 4-2 所示。接著，Q 方法論主要是過 因素負荷數將受訪者分類，而該數值在判斷分類時所採用的臨界值公式如 下(Schlinger，1969)：

1.因素負荷數 > 2.58/√n ( n = Q 字卡的個數 ) 2.因素負荷數 > 2.58/√32 = 0.46 (本研究 n = 32 )

因此，根據本研究統計之後的因素負荷數(表 4-1)，以因素負荷數最高 且大於 0.46 或小於-0.46 為分類標準，也就是說，若某位受訪者在某一類 型下的因素負荷數大於0.46 或小於-0.46，該受訪者原則上即屬於該類，本

研究於表 4-2 中將因素負荷數大於 0.46 者同時以陰影及「X」標示出來。

此外，在將受訪者歸類的過程中，筆者希望各類型間沒有相關性或者是相 關性很低，這樣才能夠明顯區分其所應屬的因素，也就是說在最理想的情 況下，受訪者僅在其所屬類型下之因素負荷數明顯高於臨界值0.46 或低於 -0.46，而在其他因素負荷數的值皆明顯低於臨界值。

然而在實際的操作中，往往會有幾種狀況會造成判斷上的困難，包括 某一位受訪者因素負荷數的值，有兩個以上大於 0.46 或小於-0.46 的臨界 值例如第 9 位及第 28 位受訪者；某位受訪者因素負荷數的值，皆沒有超

然而在實際的操作中，往往會有幾種狀況會造成判斷上的困難，包括 某一位受訪者因素負荷數的值，有兩個以上大於 0.46 或小於-0.46 的臨界 值例如第 9 位及第 28 位受訪者；某位受訪者因素負荷數的值，皆沒有超