相關分析

經過初步的敘述統計之後，針對應變數和自變數以及自變數與自變數之間，進行皮 爾森相關係數分析與列聯表檢定。相關係數分析是藉由變數與變數間的相關係數，來衡 量連續性變數間的線性關聯強度與方向。若相關係數為正數，顯示兩變數間存在正相關；

相反地，若相關係數為負數，顯示兩變數間存在負相關。而兩變數的關聯強度則是以相 關係數的絕對值來判定：若相關係數絕對值越接近 1，表示兩變數間的相關程度越大；若 相關係數絕對值越接近 0，表示兩變數的相關程度越小。至於列聯表檢定，則可以檢定兩 個類別變數之間是否具有顯著的相關性，包括自變數間、自變數和應變數間。並利用虛 無假設，使用卡方檢定兩個變數是否獨立，判斷變數之間是否存在關聯性。若虛無假設 成立，表示兩變數獨立；反之，若拒絕虛無假設，則表示兩變數間具有顯著的相關性。

一、 相關分析

本研究使用的量性變數中，應變數包括：購物、餐廳、住宿、人情味、運輸、吸引 力、環境、整體滿意度等。自變數包括：BSS 騎乘樂趣、自行車品質、合理價格、可及 性、容易使用、效率、騎乘安全等。控制變數包括：年齡、中文溝通能力等。表 5.3.1 為 應變數和自變數的相關係數結果，在顯著水準為 0.01 時，BSS 的容易使用與效率具有顯 著的高度正相關(0.755)。整體滿意度與人情味滿意度(0.402)、環境滿意度(0.497)皆為中度 正相關。BSS 騎乘樂趣和效率(0.573)、自行車品質(0.526)、容易使用(0.504)、合理價格(0.418) 皆有中度正相關。自行車品質和效率(0.617)、容易使用(0.567)、合理價格(0.442)皆有中度 正相關。可及性和容易使用(0.494)、效率(0.452)、合理價格(0.413)有中度正相關。效率和 騎乘安全有中度正相關(0.423)。上述這些自變數之間的顯著相關問題，需要在模式中留 意相關的統計量，對這些變數進行適當的篩選，以避免產生模式中自變數間共線性過高 的問題。

表 5.3.1 皮爾森相關係數

二、 列聯表檢定

表 5.3.3 非連續性變數與變數卡方值表

16.297 143.680

**

三、 小結

(一)BSS 自變數間關聯性高

從相關分析和列聯表檢定可以得知，大部分 BSS 自變數之間存在顯著的相關性。因 此在後續的實證分析時，將特別注意變數之間的共線性。若遇到共線性過高的問題，必 要時將不同變數分開放入模式中。

(二)假說推論與相關係數符號檢核

根據第四章假說研提中推論 BSS 對城市旅遊滿意度的關係，與此部分所討論自變數 與應變數相關係數之正負符號相互比較。從表 5.3.4 可發現，假說推論與相關係數符號是 相符的，外國遊客城市旅遊滿意度與 BSS 績效表現有正向的關係。

表 5.3.4 假說推論與相關分析檢核表

X Y 購物 餐廳 住宿 人情味 運輸 吸引力 環境 整體 騎乘樂趣 +/+** +/+** +/+** +/+** +/+* +/+** +/+** +/+**

自行車品質 +/+** +/+** +/+** +/+** +/+** +/+** +/+** +/+**

合理價格 +/+ +/+** +/+** +/+** +/+** +/+** +/+** +/+**

可及性 +/+ +/+ +/+** +/+** +/+** +/+** +/+** +/+**

容易使用 +/+** +/+** +/+** +/+** +/+* +/+** +/+** +/+**

效率 +/+** +/+** +/+** +/+** +/+** +/+** +/+** +/+**

騎乘安全 +/+** +/+** +/+** +/+** +/+** +/+ +/+** +/+**

假說推論正負值∕相關係數正負值

+：正相關；–：負相關；△：正負關係未知 背景填滿者：表示與假說推論不符合。

相關係數符號來自表 5.3.1 皮爾森相關分析。

**：在顯著水準為 0.01 時(雙尾)，相關顯著；*：在顯著水準為 0.05 時(雙尾)，相關顯著。