第四章 研究結果
第二節 研究二研究結果
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第二節 研究二研究結果
一、受測者基本資料描述
研究二之施測對象為明志科技大學管設學院 244 位大學部學生，平均年齡 19.31 歲 (標準差為 1.40)，男生 128 人 (52.46%)、女生 116 人 (47.54%)。
二、量表敘述性統計與信度分析
研究二使用的量表共有二個，用來衡量受測者極大化程度之「極大化量表」
與研究一相同；第二份量表為「多題項知覺價值量表」，用來衡量受測者對自己 所選的產品主觀評價。此量表原本分為四個構面，研究二僅採用其中的品質、情 感與社會三個構面之知覺價值量表：「品質知覺價值量表」共有 6 道題目，每題 最高 7 分，總分 42 分；「情感知覺價值量表」共有 5 道題目，每題最高 7 分，總 分 35 分；「社會知覺價值量表」則有 4 題，每題最高 7 分，總分 28 分。原本擁 有之價格構面知覺價值因與本研究實驗設計操弄皆無關，故予以刪除。
表 4-12 為針對 244 位受測者施測後，兩份量表之敘述性統計結果，可知 244 位受測者之極大化平均分數為 54.62 分 (SD=11.08)，此結果略低於研究一受測者 平均極大化平均分數 55.85 分 (SD=9.36)。受測者之品質知覺價值平均分數為 24.50 分 (SD=3.99)、情感知覺價值平均分數為 21.19 分 (SD=6.62)，而社會知覺 價值為 17.62 分 (SD=3.58)。
表 4-12 研究二兩大量表之基本敘述性統計
量表名稱 題數 樣本數 最小值 最大值 中位數 平均值 標準差 極大化量表 13 244 22.00 85.00 55 54.62 11.08 品質知覺價值量表 6 244 13.00 33.00 24 24.50 3.99 情感知覺價值量表 5 244 7.00 35.00 22 21.19 6.62 社會知覺價值量表 4 244 7.00 26.00 17 17.62 3.58
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施測結果顯示，「極大化量表」之總體信度 Cronbach’sα為 0.84，各題對總 體量表信度分析結果如表 4-13 所示，得知各單道題目對總體量表之相關係數皆
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Cronbach’sα分別為 0.85、0.95 與 0.86，而三份次量表之各題對總體量表信度分 析結果見表 4-14。從表中看出，三個次量表之各題與量表相關值皆在 0.60 以上，‧ 國
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環境變化對受測者產品資訊搜尋行為與態度的影響。客觀時間成本以調整單位產 品資訊取得時間做為操弄之方法，「高時間成本」組的受測者必須確實感受到產 品資訊搜尋平台顯示產品資訊時，有出現時間延遲現象。客觀選擇環境風險則以 調整 36 台筆記型電腦之規格數據好壞範圍為操弄方式，「低選擇風險」組的筆記 型電腦之規格差距分為 3 級；「高選擇風險」組之產品規格差距則被分為 5 級。
為確認受測者是否接收實驗所操弄之訊息，實驗研究人員設計 4 道與搜尋網站設 計品質有關的題目供受測者完成產品資訊搜尋任務，離開實驗教室後填答 (見表 4-15)。與兩項操弄檢定有關者為第 3 與第 4 題，「高時間成本」組受測者於第 3 題勾選第 1 個選項「有延遲」、「低時間成本」組受測者勾選第 2 個選項「無延遲」，
則表示受測者有準確接收實驗關於時間成本之操弄。「高選擇風險」組受測者於 第 4 題勾選「5~6 級」、「低選擇風險」組受測者勾選「3~4 級」，則代表受測者有 準確接收研究關於客觀選擇風險之操弄。
表 4-15 研究二操弄檢定題目
請您對本產品網站之設計品質給予意見，做為我們日後改進之參考
1 圖片尺寸 □ 太大 □ 太小 □ 沒意見 2 字體尺寸 □ 太大 □ 太小 □ 沒意見 3 產品資訊呈現流暢度 □ 無延遲 □ 有延遲 □ 沒意見 4
您覺得自己看到的筆記型電腦
被分為幾個等級 □ 1~2 級 □ 3~4 級 □ 5~6 級 □ 不知道
操弄檢定結果顯示，四個實驗組之受測者當中，第一組「低客觀時間成本暨 低客觀選擇風險」組 61 人於第 3 題皆勾選第 1 選項，且於第 4 題皆勾選第 2 選 項；第二組「高客觀時間成本暨低客觀選擇風險」組 64 人於第 3 題與第 4 題皆 勾選第 2 個選項；第三組「低客觀時間成本暨高客觀選擇風險」組 60 人於第 3 題皆勾選 1 個選項，且於第 4 題皆勾選第 3 個選項；第四組「高客觀時間成本暨 高客觀選擇風險」組 59 人於第 3 題皆勾選 2 選項，且於第 4 題皆勾選第 3 個選
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項。四個實驗組之 244 位受測者全數通過本實驗之操弄檢定。
四、假說檢定
研究二採 1 (極大化程度) × 2 (客觀時間成本低、高) × 2 (客觀選擇風險低、
高) 之組間設計，共有四組受測者於不同之客觀時間成本與選擇風險條件下，接 受實驗操弄並依指示完成產品挑選任務，此四組之操弄條件與人數分別為 (1)
「低客觀時間成本暨低客觀選擇風險」組 61 人，其中男生有 34 人、女生有 27 人；(2) 「高客觀時間成本暨低客觀選擇風險」組 64 人，其中男生有 34 人、女 生有 30 人；(3) 「低客觀時間成本暨高客觀選擇風險」組 60 人，其中男生與女 生皆 30 人，以及 (4) 「高客觀時間成本暨高客觀選擇風險」組 59 人，其中男 生有 30 人，女生則為 29 人。
表 4-16(A)、(B) 為四個實驗組之各重要變數敘述性統計結果，四組受測者 的平均極大化程度並無顯著差異存在 (F=0.17, ns)，而受測者於產品資訊搜尋過 程所估計之單位時間成本，則是將其所估計的時間轉換成秒數後，再除以受測者 總資訊搜尋數量所獲得；同樣地，單位資訊效用估計亦從受測者填答之資訊效用 除以其總資訊搜尋數量而得，如此便可以同一基準下，比較受測者在單位資訊搜 尋數量之下，對時間成本耗費與資訊效用的主觀評估差異。
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三：(1) 式 5 中，自變數 A 與應變數 B 之迴歸係數1需顯著；(2) 式 6 之自變數 A 與中介變數 C 之迴歸係數需顯著；(3) 式 7 中，當中介變數 C 與自變數 A 同 時做為應變數 B 之解釋變數時，迴歸係數3需顯著，同時迴歸係數4之值需小 於1才能代表變數 C 的中介效果確實存在，而一旦4之值不顯著異於零，代表 C 扮演完全中介的角色，否則僅能稱為部份中介變數。
A
B
1. (5) AC
2. (6) AC
B
3.
4 (7)1. 極大化程度對受測者產品搜尋數量與產品搜尋過程滿意度之主效果
從表 4-17 式 1 得知，極大化程度 (Maxi) 對受測者在資訊搜尋過程所估計的 單位時間成本 (Uni_Cost) 有顯著負向影響 (1= p<0.01)，意即極大化程度 越高，受測者估計自己花在搜尋產品資訊的時間越短，此結果支持假說 H1：「極 大化程度會負向影響消費者估計的單位時間成本」。進一步遵循 Baron 與 Kenny (1986) 之中介效果檢定方式進行回歸分析，表 4-17 式 2 顯示極大化程度對受測 者產品搜尋數量 (Amount) 有顯著的正向影響 (4= p<0.01)，且在式 3 將中 介變數(單位時間成本估計)帶入迴歸式後，極大化程度對受測者產品搜尋數量之 影響迴歸係數有減小的情況 (7 = 0.21<0.25 = 4)，然而式 3 之極大化程度對產 品搜尋數量仍有顯著影響，故本研究判定單位時間成本在極大化程度對受測者產 品搜尋數量上，扮演部份中介變數之角色，假說 H2a：「極大化程度會透過對消費 者單位時間成本估計之負面影響，進而正向影響其產品搜尋數量」獲得支持。
針對極大化程度對受測者產品搜尋過程滿意度 (Process) 之迴歸分析結果，
如表 4-17 式 4 所示，極大化程度正向影響受測者對產品搜尋過程之滿意度(11 = 0.22, p<0.05)，進一步檢定單位時間成本估計在極大化程度與過程滿意度間的中
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介效果得知，當單位時間成本估計與極大化程度同時做為搜尋過程滿意度解釋變 數後，式 5 不僅單位時間成本之迴歸係數16顯著為負 (16 =-0.25)，並且極大化 程度之迴歸係數 (14)由式 4 的11=0.22 減小至 0.13，且對搜尋過程滿意度已無 顯著影響，因此可推論單位時間成本在極大化程度與搜尋過程滿意度之間，扮演 完全中介變數之角色，假說 H2b：「極大化程度會透過對消費者單位時間成本估 計之負面影響，進而正向影響其對資訊搜尋過程的滿意度」成立。
2. 極大化程度與產品資訊延遲時間之交互作用
表 4-18 為資訊呈現延遲時間操弄下，各重要變數之敘述性統計結果，可知 兩組客觀時間成本操弄條件受測者之平均極大化分數並無顯著差異 (t=-0.61, ns)，
而在產品搜尋數量上，可知無時間延遲組受測者的平均產品搜尋數量為 27.82 個，
顯著高於延遲 3 秒組受測者的平均 23.21 個 (t=5.17, p<0.01)，最後，無資訊時間 延遲組受測者對搜尋過程的平均滿意度 9.02 亦顯著高於客觀時間延遲 3 秒組受 測者的 7.85 (t=4.88, p<0.01)。進一步分析極大化程度與資訊延遲時間交互作用之 下，對受測者單位時間成本估計、產品搜尋數量與對搜尋過程滿意度之影響。表 4-17 顯示極大化程度與資訊延遲時間之交互作用 (Max×Time_Lag) 對受測者的 單位時間成本估計 (式 1)、產品搜尋數量 (式 2) 與對搜尋過程的滿意度 (式 4) 皆無顯著影響，顯示時間延遲之下，並不會顯著改變極大化程度對受測者主觀時 間成本估計、產品搜尋數量與對搜尋過程滿意度的影響強度，因此假說 H3：「產 品資訊延遲呈現之下，會強化極大化程度與單位時間成本估計之負向關係，進而 負向影響消費者之產品搜尋數量」與假說 H4：產品資訊延遲呈現之下，會強化 極大化程度與單位時間成本估計之負向關係，進而負向影響消費者對產品搜尋過 程之滿意度」並未獲得支持。
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Maxi: 極大化分數；Uni_Cost: 單位時間成本估計；Time_Lag：資訊延遲時間；Amount: 產品搜 尋數量；Process：搜尋過程滿意度。*: p<0.05; **<p<0.01
表 4-18 產品資訊延遲時間操弄之下各重要變數敘述性統計
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1. 極大化程度之主效果
如表 4-19 式 6 所示，極大化程度對受測者所估計之單位資訊信心
(Uni_Confi) 存在顯著的負向影響 (18=-0.27, p<0.01)，意謂在獲取相同產品資訊 數量之下，極大化程度越高的受測者，對已搜尋產品資訊在決策的幫助上越不具 信心，因此假說 H5：「極大化程度會負向影響消費者之單位資訊信心程度」獲得 支持。
進一步驗證單位資訊信心在極大化程度與產品搜尋數量間的中介角色，由表 4-19 式 7 得知，極大化程度正向影響了受測者的產品搜尋數量 (21=0.38, p<0.01)，
且式 8 顯示受測者的單位資訊信心也顯著負向影響了產品搜尋數量 (26=-0.67, p<0.01)。當單位資訊信心 (Uni_Confi) 進入式 8 之迴歸式中，則極大化程度 (Maxi) 對受測者產品搜尋數量的影響迴歸係數由原本的 0.38 減小成 0.20 (p<0.01)，因此可知受測者的單位資訊信心在極大化程度與產品搜尋數量之間，
扮演部份中介之角色，故假說 H6a：「極大化程度會透過對消費者單位資訊信心程 度之負向影響，進而正向影響其產品搜尋數量」獲得支持。
扮演部份中介之角色，故假說 H6a：「極大化程度會透過對消費者單位資訊信心程 度之負向影響，進而正向影響其產品搜尋數量」獲得支持。