研究工具

本研究採用量表問卷作為研究工具，問卷內容由研究者依據研究目 的並參考相關文獻資料後改編為「高雄市鳥松濕地公園遊客遊憩吸引力 與體驗價值之研究問卷」，用以瞭解遊客對整體服務的感知情況。問卷 共分三個部分，第一部分為「個人基本資料」，以瞭解研究對象個人背 景分布情形；第二部分為「遊憩吸引力量表」，以瞭解遊客遊憩吸引力 之情形；第三部分為「體驗價值量表」，以瞭解遊客體驗價值之情形。

本節以問卷編製與問卷內容校度、項目分析、因素分析及信度分析做說 明，茲說明如下：

一、問卷編製

（一）基本資料調查表編製

本研究基本資料變項採類別尺度，內容包括：性別、年齡、婚姻 狀況、教育程度、每月收入、職業和居住地。詳細的劃分說明如下：

1. 性別：分為男、女。

2. 年齡：分為 20 歲以下、21-30 歲、31-40 歲、41-50 歲、51-60 歲、

61 歲以上。

3. 婚姻狀況：分為已婚、未婚。

4. 教育程度：分為國（初）中含以下、高中（職）、大專院校、研究 所（含）以上。

5. 每月收入：分為新台幣 20,000 元以下、20,001-40,000 元、

40,001-60,000 元、60,001 元以上。

6. 職業：分為農林漁牧、工商業、服務業、軍警公教、自由業、學 生、家管或退休。

7. 居住地：高雄市本地人、非高雄市本地人。

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（二）遊憩吸引力量表

遊憩吸引力量表參考國內應用遊憩吸引力量表之研究（范欣宜，

2007；溫卿副，2011；劉采芸，2014；黃瑞諒，2015； 王美菱，2016），

修改成本研究之「高雄市鳥松濕地公園遊憩吸引力之研究量表」（如

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（三）體驗價值量表

體驗價值量表主要是參考 Mathwick, Malhotra, and Rigdon (2001) 依據 Holbrook (1994) 所提的體驗價值架構，將體驗價值分成四種類

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構面 題項

趣味性

16.我覺得鳥松濕地公園具有趣味性。

17.置身在鳥松濕地公園中，可以讓我遠離現實生活。

18.置身在鳥松濕地公園中，可以讓我暫時忘記煩惱。

19.鳥松濕地公園參訪活動，使我的心情感到愉悅。

20.我覺得參訪鳥松濕地公園活動非常充實。

21.這次的參訪讓我有快樂的感受。

 

二、內容效度

本問卷之初稿，經與指導教授討論修正後，在徵詢專家學者（如下 表3-3）就問卷初稿內容的適切性提供意見，彙整專家學者之建議，作 為修正問卷之依據，發展編製完成預試問卷量表（如附錄一），並進行 問卷之預試。

表 3-3

問卷內容效度專家名單一覽表

編號 職稱 專長

A 教 授 運動訓練指導法、體能訓練法、田徑、木球、羽球、

健身運動。

B 副教授 運動管理、運動行銷、運動領導。

C 教 授 運動管理、領導能力、運動行銷、運動原理、運動生理學。

 

三、項目分析

項目分析主要在判斷一個題目的好壞，項目鑑別度是很重要的判斷 依據，項目鑑別度反應測驗項目的有效性（邱皓政，2010）。本研究預 試問卷回收後，利用 spss for windows 22.0 版電腦統計套裝軟體進行項 目分析，首先採用內部一致性效標法，將填答者所得分總和分為兩組，

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48 析前先檢視KMO (Kasier Meyer Oeasure)取樣適切性量數（如表3-6）。

KMO指標值介於0至1之間，KMO值愈大表示變項間的共同因素愈多，

愈適合進行因素分析（楊欽城，2014）。

吳明隆與涂金堂（2014）表示若要進行因素分析則KMO值至少要 達到 .60以上為普通原則，且Bartlett球型檢定結果，也須達到 p < .05

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顯著水準，表示題項間有共同因素存在，適合進行因素分析。接著進行 探索性因素分析，採用主要成分分析法，萃取出特徵值大於1的因。

表 3-6

KMO 指標值判斷準則

KMO 統計量值 判別說明 因素分析適切性 .90 以上 極適合進行因素分析 極佳的

.80~.90 適合進行因素分析 良好的 .70~.80 尚可進行因素分析 適中的 .60~.70 勉強可進行因素分析 普通的 .50~.60 不適合進行因素分析 欠佳的 .50 以下 非常不適合進行因素分析 無法接受的

資料來源：吳明隆（2009）。SPSS 操作與應用：問卷統計分析實務（頁 299）。臺北 市：五南。

（一）遊憩吸引力量表之因素分析

本量表經項目分析後，保留 19 個題項。進一行進行因素分析，並 限定萃取四個因子個數。經由KMO 值與 Bartlett’s 球形檢定，檢定結果 KMO 指標值為 .81，表示適合進行因素分析。並且從 Bartlett 球形檢定 顯著性為 .00，代表母群體的相關矩陣有共同因素存在，故適合進行因 素分析。本量表在第一次因素分析結果顯示第8 題在二、三因子間有重 疊之現象，且第 10 題及第 19 題為因子負荷量較低位達到構成構面之標 準，故先刪除第 10 題及第 19 題後，故先刪除第 10 題後進行第二次因 素分析，接續刪除因子負荷量仍較低的19 題，再進行第三次因素分析。

然顯示第 11 題在二、三因子有重疊之現象，故刪除第 11 題，並做第四 次因素分析。最後第 8 題出現一、三因子重疊的現象，刪除後進行第五 次因數分析。最後保留 14 題，其累積解釋變異量 62.34％，顯示量表具 有良好的建構效度（如表3-7）。但分析後的因素層面與原先研究者編製 的層面不同，因此，分析後之因素考慮其所包含的變項而給予重新命

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KMO 指標值為 .87，表示適合進行因素分析。並且從 Bartlett 球形檢 定顯著性為 .00，代表母群體的相關矩陣有共同因素存在，故適合進行 因素分析。本量表在第一次因素分析結果顯示第15 題及第 21 題在一、

二因子間有重疊之現象、第 6 題在三、四因子間有重疊之現象，而第 4 題為因子負荷量較低位達到構成構面之標準，故先刪除第 4 題後，進行 第二次因素分析。第二次因素分析結果顯示6、15 及 21 題因有重疊之 現象，依序刪除後進行因素分析，在第五次因素分析後，共萃取出四個 共同因素，保留題數為 17 題。其累積解釋變異量 72.02％，顯示量表具 有良好的建構效度（表3-2）。但分析後的因素層面與原先研究者編製的 層面不同，因此，分析後之因素考慮其所包含的變項而給予重新命名，

其因素之命名分別為：

（1）趣味性：共 16、17、18、19、20 五題，其解釋變異量數為 45.99%。

（2）美感：11、12、13、14 共四題，其解釋變異量數為 9.74%。

（3）服務優越性：7、8、9、10 共四題，其解釋變異量數為 9.03%。

（4）顧客投資報酬：1、2、3、5 共四題，其解釋變異量數為 7.24%。

 

表 3-8

遊客體驗價值量表因素分析問卷效度一覽表

題目 因素1 因素 2 因素 3 因素 4

18.置身在鳥松濕地公園中，可以讓我暫時忘記煩惱。 .811 17.置身在鳥松濕地公園中，可以讓我遠離現實生活。 .783 19.鳥松濕地公園參訪活動，使我的心情感到愉悅。 .771 20.我覺得參訪鳥松濕地公園活動非常充實。 .717

16.我覺得鳥松濕地公園具有趣味性。 .715

12.我覺得鳥松濕地公園的整體環境優美。 .858

11.我覺得鳥松濕地公園具有設計美感。 .761

13.我覺得鳥松濕地公園的環境引人入勝。 .745

14.我覺得鳥松濕地公園讓我擁有美好回憶。 .700

（續下頁） 

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題目 因素1 因素 2 因素 3 因素 4

08.我覺得鳥松濕地公園提供的活動具有專業性。 .832

09.我覺得鳥松濕地公園的解說服務良好。 .809

10.我覺得鳥松濕地公園有別於其他濕地公園的特點。 .738

07.我覺得鳥松濕地公園具有完善的設施。 .716

03.我覺得參觀鳥松濕地公園後充實自己對濕地的知識。 .781

02.參觀完鳥松濕地公園後，我覺得超乎原先預期。 .738

01.我覺得參觀完鳥松濕地公園後感到充分放鬆。 .723

05.我覺得花時間來到鳥松濕地遊玩是值得的。 .693

特徵值 7.82 1.66 1.54 1.23

解釋變異量% 45.99 9.74 9.03 7.24

累積解釋變異量% 45.99 55.73 64.77 72.02

KMO：.87  

五、信度分析

信度係數表示量表的可靠性或穩定性，而信度愈高代表量表愈 穩定，因此要了解問卷是否具有可靠性與有效性，就要進行信度考驗。

以Cronbach’s α 係數檢定量表的內部一致性，各因素層面的

Cronbach’s α 係數最好在.70 以上，如果 α 係數為.60 以上勉強也可接 受，總量表的 α 係數最好在.80 以上（吳明隆、涂金堂，2014）。

（一）遊憩吸引力量表之信度分析 

本量表之信度分析如表 3-9 所示，結果得知總量表與各分量表的 Cronbach α 係數介於 .70 至.80 之間，屬於尚佳到佳的範圍。一份信度 係數佳的問卷量表，其總量表信度係數最好在 .80 以上（吳明隆，

2009），因此本量表具有良好之信度。

         

53 表 3-9

高雄市鳥松濕地公園遊客遊憩吸引力量表信度分析摘要表

構面因素 原量表題目之編號 Cronbach α 係數

自然資源 R1、R2、R4、R5 .76

活動選擇 R3、R6、R7、R9 .73

服務設施 R12、R13、R14 .76

空間舒適度 R16、R17、R18 .74

總量表 共 14 題 .86

 

（二）體驗價值量表之信度分析 

本量表之信度分析如表 3-10 所示，結果得知總量表與各分量表的 Cronbach α 係數介於 .80 至 .90 之間，屬於尚佳到佳的範圍。一份信度 係數佳的問卷量表，其總量表信度係數最好在 .80 以上 （吳明隆，

2009），因此本量表具有良好之信度。

 

表 3-10

鳥松濕地公園遊客體驗價值量表信度分析摘要表

構面因素 原量表題目之編號 Cronbach α 係數

顧客投資報酬 E1、E2、E3、E4 .80

服務優越性 E7、E8、E9、E10 .87

美感 E11、E12、E13、E14 .91

趣味性 E16、E17、E18、E19、E20 .89

總量表 共 17 題 .93

第六節 資料分析與處理

本研究採用問卷調查法蒐集之資料，將問卷回收並刪除無效問卷 後，再將有效問卷進行編碼及建檔，接著以社會科學統計套裝軟體 SPSS for windows 22.0 版進行資料統計分析。統計學可分為描述性統計及推論 性統計兩種（陳旭昇，2010），因此本研究採用的描述性統計將資料簡

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化，及以推論統計之單因子多變量變異數分析與Pearson 積差相關等作 為分析方法。詳細說明如下：

一、描述性統計

本研究將針對問卷問項的部分進行次數分配、百分比分析以瞭解 作答者基本資料的分布情形；使用算術平均數和標準差加以分析瞭解 作答者在遊憩吸引力與體驗價值的現況。

二、推論性統計

（一）單因子多變量變異數分析

單因子多變量變異數分析，是用來檢定不同母群體平均數是否 相等的方法，可以瞭解各組間平均數的差異（吳明隆，2009）。本 研究以單因子多變量變異數分析來比較不同性別、年齡、婚姻狀 況、教育程度、每月收入、職業與居住地之遊客在遊憩吸引力與體 驗價值的差異情形。在單因子多變量變異數分析後，F 值達顯著水 準時，再利用雪費法(Scheffé)進行事後比較，以瞭解變項之間的差

單因子多變量變異數分析，是用來檢定不同母群體平均數是否 相等的方法，可以瞭解各組間平均數的差異（吳明隆，2009）。本 研究以單因子多變量變異數分析來比較不同性別、年齡、婚姻狀 況、教育程度、每月收入、職業與居住地之遊客在遊憩吸引力與體 驗價值的差異情形。在單因子多變量變異數分析後，F 值達顯著水 準時，再利用雪費法(Scheffé)進行事後比較，以瞭解變項之間的差

在文檔中 高雄市鳥松濕地公園遊客遊憩吸引力與體驗價值之研究 (頁 53-66)