第三章 研究方法
第三節 研究工具
本研究問卷之量表主要有三，茲分別介紹如下：一為「滿意度量表」，二為「重 遊意願量表」，三為「遊客基本資料」。
壹、 滿意度量表 一、 量表的編制
問卷施測普遍以五點到七點選項進行衡量，七點量表雖然比較能瞭解受訪者之內 心感受，但一般遊客較難認真思考其中的差異，很有可能產生無效問卷，所以本研究 問卷設計量表採用 Likert 五點量表方式計分，從「非常滿意」、「滿意」、「普通」、「不 滿意」到「非常不滿意」五個選項，分別計以 5、4、3、2、1 分，評定結果總分愈高 者，表示愈滿意。
本研究滿意度量表共 35 題。量表內容如表 3-2 所示。
表 3-2 滿意度量表題項內容表
題項代號 題項
1 整體建築物與景觀搭配 2 整體空間寛敞
3 整體環境氣氛 4 整體環境乾淨整潔
5 閒置空間再利用（倉庫、鐵道、建築）
6 提供自行車道
7 人行步道及自行車道的區分 8 步道景觀觀賞性
9 步道鋪設品質
10 環境清幽、悠閒寧靜
61
表 3-2 滿意度量表題項內容表（續）
題項代號 題項
11 園區商品價格之感受
12 園區商品之特色（例如文創商品等）
13 公共廁所的數量 14 公共廁所的位置 15 公共廁所的清潔程度 16 公共裝置藝術
17 具有特色的景觀傢俱形式（平台、桌椅、垃圾桶）
18 攝影、拍照的景觀特色 19 景觀環境的綠美化 20 水岸景觀
21 交通的便利性 22 停車的方便性
23 服務人員之服務態度 24 諮詢服務中心
25 無障礙設施 26 遮蔭休憩設施
27 有足夠的休憩座椅設施 28 休憩座椅舒適性
29 垃圾筒的數量 30 園區內的指示標誌 31 餐飲、商店數量 32 餐飲、商店服務 33 餐飲、商店環境 34 完善的管理與維護 35 建築物原有外觀保存 資料來源：本研究整理
62
二、 項目分析（Item Analysis）
在極端組比較中，依 Kelly（1939）之主張將量表總分之前 27%稱為高分組，後 27%為低分組，檢驗高低分組兩群體樣本，於各題項之得分平均數是否有顯著差異，
藉獨立樣本 t 檢定的程序進行考驗。當 t 值（決斷值 Critical Ratio，簡稱 CR 值）愈大 且逹統計顯著水準，表示量表題項的鑑別度愈好，一般以 CR 值大於或等於 3.0 為判 別標準（吳明隆，2009）。
表 3-3 為本研究滿意度的高低分群鑑別力檢定，將 CR 值小於 3.0 且未達顯著水 準的題項刪除，由此分析結果可以看出，35 個題項均達顯著差異（p<.o5）且 CR 值 皆大於 3.0（CR 值介於 10.456~16.225），表示問卷所有題項皆予以保留，無須刪除之 題項，表示本研究滿意度量表具有鑑別度。下一階段做因素、信度分析。
表 3-3 滿意度量表獨立樣本 t 檢定分析表 題項
代號
平均數相等的 t 檢定 t
決斷值 自由度 顯著性
(雙尾) 平均差異 標準誤差異 差異的 95% 信賴區間 下界 上界 1 -10.965 283 .000 -.761 .069 -.897 -.624 2 -10.522 274.390 .000 -.722 .069 -.857 -.587 3 -10.890 283 .000 -.752 .069 -.888 -.616 4 -11.653 257.662 .000 -.956 .082 -1.118 -.795 5 -12.437 243.299 .000 -.927 .075 -1.074 -.780 6 -13.288 283 .000 -1.138 .086 -1.306 -.969 7 -15.528 283 .000 -1.483 .095 -1.671 -1.295 8 -15.530 260.045 .000 -1.102 .071 -1.241 -.962 9 -14.768 283 .000 -1.112 .075 -1.260 -.964 10 -10.802 283 .000 -.872 .081 -1.031 -.713 11 -12.666 283 .000 -1.030 .081 -1.190 -.870 12 -12.144 273.382 .000 -1.006 .083 -1.169 -.843 13 -11.522 283 .000 -1.056 .092 -1.237 -.876 14 -13.363 283 .000 -1.091 .082 -1.252 -.930 15 -10.456 282.942 .000 -.878 .084 -1.043 -.713
63
表3-3 滿意度量表獨立樣本 t 檢定分析表（續）
題項 代號
平均數相等的 t 檢定 t
決斷值 自由度 顯著性 (雙尾)
平均差異 標準誤差異 差異的 95% 信賴區間 下界 上界 16 -12.173 265.073 .000 -.910 .075 -1.058 -.763 17 -16.225 283 .000 -1.284 .079 -1.440 -1.128 18 -14.493 266.930 .000 -1.028 .071 -1.168 -.889 19 -12.556 268.009 .000 -1.037 .083 -1.200 -.874 20 -11.665 283 .000 -.988 .085 -1.154 -.821 21 -11.337 283 .000 -1.010 .089 -1.185 -.835 22 -11.110 283 .000 -1.092 .098 -1.285 -.898 23 -13.118 283 .000 -.995 .076 -1.144 -.846 24 -13.202 282.146 .000 -1.075 .081 -1.235 -.915 25 -13.085 283 .000 -.996 .076 -1.146 -.846 26 -13.479 274.161 .000 -1.290 .096 -1.479 -1.102 27 -14.487 283 .000 -1.396 .096 -1.585 -1.206 28 -14.693 283 .000 -1.300 .088 -1.474 -1.126 29 -13.212 283 .000 -1.168 .088 -1.342 -.994 30 -14.915 283 .000 -1.250 .084 -1.415 -1.085 31 -12.387 283 .000 -1.004 .081 -1.163 -.844 32 -13.429 283 .000 -.942 .070 -1.080 -.804 33 -12.536 283 .000 -.947 .076 -1.095 -.798 34 -14.601 283 .000 -1.096 .075 -1.244 -.949 35 -10.710 262.226 .000 -.842 .079 -.997 -.687
*p < .05 **p < .01 ***p < .001
64
三、 因素分析（Factor Analysis）
（一）取樣適切性量數檢定
因素分析（Factor Analysis）一般以 KMO 值（Kaiser-Meyer-Olkin）為進行取樣適 當性衡量數，為了確認資料是否適合進行因素分析，在正式分析前，必須先計算 KMO 抽樣合適性測度值（Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy），KMO 值介 於 0 至 1 之間，當 KMO 值愈大時，表示變項間的共同因素愈多，愈適合進行因素分 析，如果 KMO 值< 0.5 時，則不宜進行因素分析（邱皓政，2002）。根據 Kaiser（1974）
觀點，如果 KMO < 0.5（不可接受），KMO > 0.5（可悲的），KMO > 0.6（普通的），
KMO > 0.7（中等的），KMO > 0.8（良好的）， KMO > 0.9（極佳的），整理如表 3-4 所示。
表 3-4 KMO 值判斷表
KMO 值 因素分析適切性
KMO 值 < 0.5 不可接受 KMO 值 > 0.5 可悲的 KMO 值 > 0.6 普通的 KMO 值 > 0.7 中等的 KMO 值 > 0.8 良好的 KMO 值 > 0.9 極佳的 資料來源：Kaiser（1974）
另外也可以藉由 Bartlett 於 1951 年提出的球形檢定（Sphericity Test）檢視資料 是否適合進行因素分析，若球形檢定所得之 χ2 值越大且達顯著水準時，則越適合進 行因素分析。
經過項目分析後，為確認其因素結構是否符合理論建構，因此採用探索性因素分 析進行檢驗。首先以 KMO 值大小及 Bartlett 的球型檢定卡方值以確定本量表適合進 行因素分析。
65
由表 3-5 可知，KMO 值為.929，Bartlett 的球行檢定之卡方統計量的值為 9453.203，
其對應的顯著值（p=.000<.05）即認為有顯著差異，代表本量表適合進行因素分析。
接著以主軸法抽取共同因素。
表 3-5 滿意度量表 KMO 與 Bartlett 檢定表
Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數。 .929
Bartlett 的球形檢定
66
67
四、 信度分析（Reliability Analysis）
信度檢驗所謂信度（Reliability，或為可靠度）。本研究之問卷經因素分析後，採 用Cronbach’s α 係數來檢驗問卷題項間的一致性、穩定性，係數介於 0 到 1 之間，數 值愈大，信度愈高；此為 Cronbach（1951）年提出對於問卷或測驗所用的衡量工具之 信度，係目前社會科學最常使用的信度分析方法。DeVellis（1998）建議，當 α 值低 於 0.60 完全不接受；介於 0.60 至 0.65 之間最好不要接受；介於 0.65 至 0.70 為最小 接受值；介於 0.70 至 0.80 相當好；介於 0.80 至 0.90 非常好，Cronbach’s 係數判斷信 度之準則，整理如表 3-7 所示。
表 3-7 可信度與 Cronbach’s 係數之對照表
可信度 Cronbach’s α 係數 完全不接受 Cronbach’s α 係數< 0.6 最好不要接受 0.60 < Cronbach’s α 係數< 0.65
最小接受值 0.65 < Cronbach’s α 係數< 0.70 相當好 0.70 < Cronbach’s α 係數< 0.80 非常好 0.80 < Cronbach’s α 係數<0.90 資料來源：DeVellis（1998）
滿意度量表表 3-8 以內部一致性 Cronbach's α 考驗量表信度，Cronbach's α 值參 考表 3-7。各因素構面 Cronbach's α 介於.826~.893，全量表 Cronbach's α 係數為.943，
表示滿意度量表 35 題，測量結果之內部一致性具有非常好的信度。
表 3-8 滿意度量表之信度分析表
因素構面 Cronbach's α 值 全量表Cronbach's α 值
景觀環境 .871
.943
服務設施 .893
遊憩設施 .886
管理與維護 .826
資料來源：本研究整理
68
五、 效度分析（Validity Analysis）
本問卷量表參考相關文獻，具有理論依據；各研究變項皆經先前學者之實證，問 卷係參考多數學者的問卷內容及衡量項目。另外，本研究於正式施測前，亦針對問卷 之各題項與指導教授、學者專家進行內容適切度之討論指正後，再次修訂內容、結構、
及用字遣詞等適當性，且經師長、同學對其內容審慎檢視，繼而進行修正，因此本研 究所使用之衡量工具應能符合內容效度的要求。
貳、 重遊意願量表 一、 量表的編制
問卷施測普遍以五點到七點選項進行衡量，七點量表雖然比較能瞭解受訪者之內 心感受，但一般遊客較難認真思考其中的差異，很有可能產生無效問卷，所以本研究 問卷設計量表採用 Likert 五點量表方式計分，從「非常同意」、「同意」、「普通」、「不 同意」到「非常不同意」五個選項，分別計以 5、4、3、2、1 分，評定結果總分愈高 者，表示重遊意願愈高。
本研究重遊意願量表共 5 個題項，量表內容如表 3-9 所示。
表 3-9 重遊意願量表題項內容表
題項代號 題項
1 您會再來駁二藝術特區旅遊
2 您會推薦親朋好友到駁二藝術特區旅遊 3 您會向他人宣傳駁二藝術特區的優點 4 您會帶朋友到駁二藝術特區旅遊
5 駁二藝術特區是您未來休閒、藝文活動規劃的優先選擇 資料來源：本研究整理
二、 項目分析（Item Analysis）
在極端組比較中，依 Kelly（1939）之主張將量表總分之前 27%稱為高分組，後 27%為低分組，檢驗高低分組兩群體樣本，於各題項之得分平均數是否有顯著差異，
藉獨立樣本 t 檢定的程序進行考驗。當 t 值（決斷值 Critical Ratio，簡稱 CR 值）愈大
69
且逹統計顯著水準，表示量表題項的鑑別度愈好，一般以 CR 值大於或等於 3.0 為判 別標準（吳明隆，2009）。
表 3-10 為本研究重遊意願的高低分群鑑別力檢定，將 CR 值小於 3.0 且未達顯著 水準的題項刪除，由此分析結果可以看出，5 個題項均達顯著差異（p<.o5）且 CR 值 皆大於 3.0（CR 值介於 11.811~13.460），表示問卷所有題項皆予以保留，無須刪除之 題項，表示本研究重遊意願量表具有鑑別度。下一階段做因素、信度分析。
表 3-10 重遊意願量表獨立樣本 t 檢定分析表 題項
代號
平均數相等的 t 檢定 t
決斷值 自由度 顯著性
(雙尾) 平均差異 標準誤差異 差異的 95% 信賴區間 下界 上界 1 -12.249 283 .000 -.815 .066 -.945 -.684 2 -12.646 283 .000 -.820 .065 -.948 -.693 3 -13.460 283 .000 -.966 .072 -1.107 -.825 4 -12.658 283 .000 -.835 .066 -.965 -.705 5 -11.811 283 .000 -.898 .076 -1.047 -.748
*p < .05 **p < .01 ***p < .001 三、 因素分析（Factor Analysis）
（一）取樣適切性量數檢定
因素分析（Factor Analysis）一般以 KMO 值（Kaiser-Meyer-Olkin）為進行取樣適 當性衡量數，為了確認資料是否適合進行因素分析，在正式分析前，必須先計算 KMO 抽樣合適性測度值（Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy），KMO 值介 於 0 至 1 之間，當 KMO 值愈大時，表示變項間的共同因素愈多，愈適合進行因素分 析，如果 KMO 值< 0.5 時，則不宜進行因素分析（邱皓政，2002）。根據 Kaiser（1974）
觀點，如果 KMO < 0.5（不可接受），KMO > 0.5（可悲的），KMO > 0.6（普通的），
KMO > 0.7（中等的），KMO > 0.8（良好的）， KMO > 0.9（極佳的），整理如表 3-11 所示。
70
表 3-11 KMO 值判斷表
KMO 值 因素分析適切性
KMO 值 < 0.5 不可接受 KMO 值 > 0.5 可悲的 KMO 值 > 0.6 普通的 KMO 值 > 0.7 中等的 KMO 值 > 0.8 良好的 KMO 值 > 0.9 極佳的 資料來源：Kaiser（1974）
另外也可以藉由 Bartlett 於 1951 年提出的球形檢定（Sphericity Test）檢視資料 是否適合進行因素分析，若球形檢定所得之 χ2 值越大且達顯著水準時，則越適合進 行因素分析。
經過項目分析後，為確認其因素結構是否符合理論建構，因此採用探索性因素分 析進行檢驗。首先以 KMO 值大小及 Bartlett 的球型檢定卡方值以確定本量表適合進 行因素分析。
由表 3-12 可知，KMO 值為.881，Bartlett 的球行檢定之卡方統計量的值為 2254.394，其對應的顯著值（p=.000<.05）即認為有顯著差異，代表本量表適合進行因 素分析。接著以主軸法抽取共同因素。
表 3-12 KMO 與 Bartlett 檢定表
Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數。 .881
Bartlett 的球形檢定
近似卡方分配（χ2） 2254.394
自由度（df） 10
顯著性（p） .000
*p < .05 **p < .01 ***p < .001
71
四、 信度分析（Reliability Analysis）
信度檢驗所謂信度（Reliability，或為可靠度）。本研究之問卷經因素分析後，採 用Cronbach’s α 係數來檢驗問卷題項間的一致性、穩定性，係數介於 0 到 1 之間，數 值愈大，信度愈高；此為 Cronbach（1951）年提出對於問卷或測驗所用的衡量工具之 信度，係目前社會科學最常使用的信度分析方法。DeVellis（1998）建議，當 α 值低
信度檢驗所謂信度（Reliability，或為可靠度）。本研究之問卷經因素分析後，採 用Cronbach’s α 係數來檢驗問卷題項間的一致性、穩定性，係數介於 0 到 1 之間，數 值愈大，信度愈高；此為 Cronbach（1951）年提出對於問卷或測驗所用的衡量工具之 信度，係目前社會科學最常使用的信度分析方法。DeVellis（1998）建議，當 α 值低