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【圖3.1-1】研究架構
資料來源：本研究整理
3.2 研究假說
以前一章節所做的文獻探討做為理論基礎，建立本研究各構面間相互影響的 假說，包含「知覺風險對顧客滿意度」、「知覺風險對顧客忠誠度」、「品牌知名度 對顧客滿意度」、「品牌知名度對顧客忠誠度」、「網站服務品質對顧客滿意度」、「網 站服務品質對顧客忠誠度」、「品牌知名度對知覺風險」和「顧客滿意度對顧客忠 誠度」，此外，針對人口統計變數對各構面的影響，也將進一步探討是否具有差 異性。以下將本研究假說整理如下：
H1：知覺風險對顧客滿意度有顯著影響性 H2：知覺風險對顧客忠誠度有顯著影響性 H3：品牌知名度對顧客滿意度有顯著影響性
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H4：品牌知名度對顧客忠誠度有顯著影響性 H5：網站服務品質對顧客滿意度有顯著影響性 H6：網站服務品質對顧客忠誠度有顯著影響性 H7：顧客滿意度對顧客忠誠度有顯著影響性
H8：人口統計變數對知覺風險、品牌知名度、網站服務品質、顧客滿意度 顧客忠誠度等五個構面上，具有顯著差異。
H8-1：不同性別者在各研究構面有顯著差異 H8-2：不同年齡者在各研究構面有顯著差異 H8-3：不同學歷者在各研究構面有顯著差異 H8-4：不同職業者在各研究構面有顯著差異 H8-5：不同婚姻狀態者在各研究構面有顯著差異 H8-6：是否有子女在各研究構面有顯著差異 H8-7：不同收入者在各研究構面有顯著差異
3.3 研究變數之操作型定義
本研究變數包含「知覺風險」、「品牌知名度」、「網站服務品質」、「顧客滿意 度」及「顧客忠誠度」五個構面，而知覺風險構面包含「財務風險」、「績效風險」、
「隱私風險」和「時間風險」四個因素；品牌知名度包含「品牌回想」和「品牌 識別」兩個因素；網站服務品質包含「網站設計」、「可靠性」、「隱私安全」和「顧 客服務」四個因素；顧客滿意度包含「產品滿意度」、「服務滿意度」和「整體滿 意度」三個因素；顧客忠誠度則包含「再購意願」和「推薦意願」兩個因素。
構面中各因素的衡量變項均是根據文獻內容設計，再採用李克特(Likert)7 點量表衡量，其中1 代表非常不同意；2 代表不同意；3 代表有點不同意；4 代 表普通；5 代表有點同意；6 代表同意；7 代表非常同意。問卷共分為五個部分，
第一個部份為知覺風險量表，總計有15 個題目；第二部份為品牌知名度量表，
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參考文獻：Samiee（1994）
資料來源：本研究整理
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參考文獻：Wolfinbarger, and Gilly(2003) 資料來源：本研究整理
參考文獻：Host & Knie-Andersen(2004) 資料來源：本研究整理
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5. 我願意增加自己在團購網站或帄台上的消費次數 推薦意願 6. 我願意推薦團購網站或帄台鼓勵親友使用
7. 我願意向親友分享使用團購網站或帄台的經驗
8. 我願意在討論區或社群網站上，公開推薦團購網站或帄台給不 認識的人使用
參考文獻：Janes & Sasser（1995）
資料來源：本研究整理
3.4 資料蒐集方法與樣本結構分析
本研究以曾經進行網路團購的消費者做為母體，採用問卷調查的方式，計畫 在2010 年 10 月 1 日至 10 月 31 之間，運用一個月的時間，透過網路團購討論區、
團購網站及Facebook 團購粉絲頁發布問卷，題項總計有 70 題，透過網路問卷 方式進行發布，所有題目均必頇填答方可回傳，避免填答不全的現象產生。預計 回收350 份問卷，剔除無效、填答明顯有矛盾者後，需保留有至少 300 份問卷，
以進行後續統計分析研究之用。
問卷中將針對受訪者的人口統計基本資料進行調查，再透過樣本分析了解其 結構樣貌，本次問卷規畫詢問下列七項基本資料，將在回收問卷並篩選出有效問 卷後，在第四章中呈現整理與統計統計後的結果，以下列出此次問卷將調查的人 口統計題目，總計共七項：(1) 性別、(2) 年齡、(3) 學歷、(4) 職業、(5) 婚姻 狀態、(6) 是否有子女、(7) 收入。
3.5 資料分析與統計方法
在所有問卷回收後，開始進行整理，由於此次研究主題為網路團購，所有問 卷皆以網路問卷調查，所有題目均設為必填，故無填答不完整之問卷，在整理時 僅需刪除填答明顯具有矛盾或亂填的問卷，即可進行編碼。重新編碼建檔後將檔 案匯入SPSS12 統計套裝軟體中，開始進行分析處理。以下分為七個小節，針對 本研究研究目的及假說檢定所需之統計分析方法詳細說明。
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3.5.1 敘述性統計分析 (Descriptive Statistics)
研究中進行敘述性統計分析的目的為了解樣本在各變數中及中或離散的程 度。利用敘述性統計分析中的統計量可以分析樣本結構及其基本特性；而帄均數 和標準差則可以了解受訪者對問項的看法和意見。由於此次研就是採用李克特 (Likert) 7 點量表，再重新編碼、建檔與分析後，可以知道帄均數越高代表該問 項備受訪者認同程度越高；而標準差越小則代表所有受訪者對該問項的看法趨於 一致。
3.5.2 信度分析 (Reliability Analysis)
信度分析是要確認問卷結果的正確性，也就是同一群受訪者在同一份問卷上 測驗多次結果的一致性，而信度分析一般又可在區分為以下幾種：再測信度、副 本信度、折半信度、Guttman 信度下界、Kuder-Richardson 係數及 Cronbach’s α 係數…等。由於此次研究採用李克特(Likert)7 點量表，因此將選用最常適用的 Cronbach’s α 係數做信度分析，此法是由 Cronbach 在 1951 年所創，經常應用 在企業的研究中，以α 係數來表示量表內部的一致性度，而 α 係數越高，代表 量表內部的一致性越佳，反之則越差，通常不得低於0.5，低於此標準的因素將 必頇被剔除。另一種表示信度值的方法是衡量各分項對總項的相關係數，此一係 數必頇通常必頇大於0.5，其評定標準(KMO 評定)用下列列表【表 3.5.2-1】表達 之：
【表3.5.2-1】KMO 評定標準
範圍 評定標準
KMO<0.5 不能使用
0.5≤KMO<0.6 不太適用 0.6≤KMO<0.7 普通 0.7≤KMO<0.8 還算適用 0.8≤KMO<0.9 適合
KMO≥0.9 非常適合
資料來源：本研究整理
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3.5.3 因素分析 (Factor Analysis)
本研究將採用因素分析中的主成份法，再依據Kaiser 之建議，選取特徵值 大於1 的因素進行最大變異轉軸法(Varimax Rotation)分析，計算出各因素的因 素負荷量(Factor Laoding)，最後保留因素負荷量大於 0.5 的測量題項，並根據 題意給予重新命名。接下來，將在第四章針對各構面因素分析的結果做說明，並 透過因素分析的結果將各變數重新命名。
3.5.4 相關分析 (Correlation Analysis)
運用Pearson 相關分析，了解此次研究變數包含 「知覺風險」、「品牌知名 度」、「網站服務品質」、「顧客滿意度」和「顧客忠誠度」間是否有顯著的相關性。
判定相關性的相關係數數值範圍為-1~1；此系數接近 1 表示兩個變數間有極 顯著的正相關；接近-1 則表示兩個變數間有極顯著的負相關；愈接近 0 則表示缺 乏線性相關。Pearson 相關係數評定標準整理如【表 3.5.4-1】：
【表3.5.4-1】Pearson 相關係數評定標準
相關係數 評定標準
0.00~0.25 沒有或輕微相關
0.25~0.50 輕度相關
0.50~0.75 中度相關
0.75 以上 高度相關
資料來源：本研究整理
3.5.5 迴歸分析 (Regression Analysis)
迴歸分析是用來判斷是否能根據某一變數預測另一變數的值，依據預測變數 的多寡可分為「簡單迴歸分析」和「多元迴歸分析」或「複迴歸分析」兩種。簡 單迴歸分析是在預測變數(Xi)只有一個的情況下使用；而複迴歸分析則適用於預 測變數(Xi)超過兩個以上時。
進行複迴歸分析(Multiple Regression Analysis)主要的目的有以下兩個：
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(1) 了解自變數的預測能力
(2) 比較兩個以上自變數的預測能力
本研究將採用複迴歸分析，以探討「知覺風險」、「品牌知名度」和「網站服 務品質」對「顧客滿意度」的影響程度，「知覺風險」、「品牌知名度」和「網站 服務品質」對「顧客忠誠度」的影響程度，以及「顧客滿意度」對「顧客忠誠度」
的影響程度。
3.5.6 差異性分析 (Variation Analysis)
本研究因應不同的題目問項，依據其適用性，選擇t 檢定或 ANOVA 進行 差異性分析，兩種分析方法說明如下：
(1) t 檢定：透過樣本帄均數的差異來檢驗兩個樣本間是否存在差異性，在 本研究中運用t 檢定分析人口統計變數中的性別、婚姻狀況(已婚/未婚 & 有/
無小孩)等三項變數對知覺風險、品牌知名度、網站服務品質、顧客滿意度及顧 客忠誠度是否具有顯著差異性。
(2) ANOVA：用來分析問題選項超過三個以上的人口統計變數，可避免因 重複進行t 檢定而產生的誤差。在本研究中包含：年齡、學歷、職業和收入等四 項變數，均將使用AVOVA 做檢定，並於第四章呈現結果並予以分析。
3.5.7 質化分析
本次研究透過問卷的量化調查，了解消費者對於網路團購的行為態度，但為 了更完整的架構網路團購全貌，並給予未來行銷方案之建議，將再深入訪談三位 具指標性的台灣團購網站經營業者，以補強量化研究之不足。
根據Tayor 和 Bogdan（1984）的定義，深入訪談主要目的在了解受訪者透 過本身的語言，來陳述其生活、經驗或情況的觀點等。深入訪談主要的假設包含：
（1）研究者與受訪者必頇花費較長時間，重複地針對訪談議題探討；（2）研究
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者與受訪者兩者對談的角色較為帄等；（3）受訪者因為具有某一領域的代表性地 位，其觀點與意見被賦予高度的價值（4）整個訪談必頇使用受訪者慣用的語言 進行。
在進行學術研究中，深入訪談主要的使用時機為：（1）針對想要研究的議題，研 究者本身無法直接接觸或體驗，必頇藉由受訪者的解讀和說明，做更深入的了解；
（ 2 ）個案研究（case study），針對特殊的案例或事件，由受訪者和研究者共 同探討；（3）透過受訪者，研究者可以接觸到更為廣泛的人、事、物；（4）臨 床上的應用（5）深入訪談可以以多位受訪者同時接受訪問的方式進行，當中可 以了解群體互動情形，以了解其共鳴或衝突情形（Minichiello et al.,1995）。
在深入訪談的資料分析（data analysis）上，將依循下列順序進行，（1）逐 字稿之準備（Preparation of raw data files）；（2）仔細閱讀逐字稿內容（Close
在深入訪談的資料分析（data analysis）上，將依循下列順序進行，（1）逐 字稿之準備（Preparation of raw data files）；（2）仔細閱讀逐字稿內容（Close