本研究在探討供應鏈管理系統 iSupplier Portal 使用滿意度之研究討論，
經由第二章的文獻探討，已分別就相關理論做說明，本研究採用實證研究法，研 究母體為個案 F 公司及其供應商有使用 iSupplier 者，並根據研究動機及目的來 規劃本研究之設計與實施程序。以下將分別說明研究架構、抽樣方法、問卷設計 與資料分析。
第一節 研究架構
本研究的主要目的是以F公司之上下游供應鏈廠商之iSupplier Portal使用 者為對象，探討使用iSupplier Portal對組織的績效影響。根據前一章文獻探討 之後，並配合本研究目的，本研究架構主要是根據Gorla等人(2010)以及Ang & Soh (1997)，針對使用資訊系統對組織績效之影響為理論基礎，並整合供應鏈工作滿 意度而成，包括資訊品質、系統品質、服務品質、供應鏈工作滿意度及iSupplier 對組織影響。
資訊品質包括資訊內容(information contents)及資訊格式(information format); 系 統 品 質 考 量 系 統 彈 性 (flexibility) 及 系 統 精 緻 性 (sophistication) ； 服 務 品 質 包 括 可 靠 性 (reliability) 、 責 任 性 (responsiveness)、自信性(assurance)及同理性(empathy)；供應鏈工作滿意度 則有內在滿意(intrinsic)及外在滿意(extrinsic)；而因變數「組織影響」則包 括供應商轉移成本、供應鏈策略支援、產品與服務成本、行銷資訊、產品與服務 效能。
研究架構如圖15 所示，本研究也據此發展出七項研究假設，如下所列。
假設1：iSupplier的資訊品質對其服務品質有正向顯著影響
假設2：iSupplier的資訊品質對供應鏈工作滿意度有正向顯著影響 假設3：iSupplier的系統品質對其服務品質有正向顯著影響
假設4：iSupplier的系統品質對供應鏈工作滿意度有正向顯著影響 假設5：iSupplier的服務品質對供應鏈工作滿意度有正向顯著影響 假設6：iSupplier的服務品質對組織績效有正向顯著影響
假設7：供應鏈工作滿意度對組織績效有正向顯著影響
圖 15 研究架構
(資料來源：Gorla. 2010; Ang & Soh, 1997)
系統品質
iSupplier 對組織績效的 影響
第二節 抽樣計劃與問卷設計
本研究以 F 公司本身及其上下游供應鏈使用 iSupplier Portal 廠商為研究對 象，目前 F 公司本身有二個事業單位使用 iSupplier Portal，約有 50 個主要使 用人員，上下游約有 200 家主要的供應商使用，使用者的工作範圍包括企業各部 門，供應鏈管理資訊系統函蓋商業四流，即資訊流、物流、金流及商流，而其影 響的組織績效包括供應商轉移成本及忠誠度、供應鏈策略支援(例如決策品質)、
產品與服務成本(例如降低產品與服務的設計成本)、行銷資訊(例如協助提供市 場訊息)、及產品與服務效能(例如符合顧客需求)。由於是個案實徵研究，本研 究參考 Krejcie＆Morgan(1970, p608)之母體與樣本對應表，在 N=250 之下, n=152，因此隨機發放 152 份問卷。本研究採用問卷來收集系統使用者對於 iSupplier Portal 之學術性研究問卷，主要目的在「探討 iSupplier Portal 特 性對組織的影響，期望藉此瞭解 iSupplier Portal 的支援效能，作為改善供應 鏈管理系統的參考」。期盼藉對該系統的使用經驗與各項認知，以充實本研究的 價值與貢獻。另外，本研究採隨機抽樣法，由於抽樣對象僅包括 F 公司本身及其 上下游供應鏈使用 iSupplier 的廠商，基於合作關係，對本研究的研究發現及管 理意函將有很大的幫助。
問卷內容分為二部分(如附錄一)，第一部分為系統使用者的基本資料，包括 性別、年齡、公司所屬行業別、系統使用者所屬部門以及使用 iSupplier Portal 的時間。第二部分為使用 iSupplier Portal 的看法，是針對各項構面來分析使 用者對 iSupplier Portal 的接受程度及其它變數的影響效果，此一部分共有五 大主題，分別為個人對使用 iSupplier Portal 的「資訊品質」「系統品質」「服 務品質」「工作滿意度」「對組織影響」的看法，填答是採用李克特量表(Likert Scale) 的七點量表方式，分別為：極不同意、頗不同意、稍不同意、普通、普 通同意、頗為同意、極為同意。
研究架構中有幾個框框，問卷中即需要設計幾個(獨立)部分、Scale 或量表，
每一部份的問題數量與型態，根據學術文獻編撰獲得預測時，將數個欲測試的部 分放入問卷中，藉由數值分析其價值，並評估正式量測時是否納入。
本研究問卷發放的方式，採mail方式發問卷調查給實際系統操作者，並回收 其問巻，其答案選項設計有七個等級(1~7)，問題要讓受訪者充分了解與認知，
問題需符合研究假設之需要，需能引發被問卷者真實的回應，問題不得產生暗示 作用，便於忠實的記錄，而非敷衍了事，且問卷設計中各問項的先後順序有其某 種意義，設計題目間並非獨立的，但要能配合日後研究設計及資料分析。
第三節 資料分析方法
本研究的分析方法包括：
(1) 敘述性統計分析（Analysis of Descriptive statistics）
敘述性統計分析是以描述性的方式彙整並說明樣本資料結構，利用次數分 配、平均數等來描述資料分佈情形，以了解本研究抽樣樣本之結構特性，亦即是 將研究中所得的數據加以整理、歸類、簡化或繪製成圖表，以此描述和歸納數據 的特徵及變數之間的關係。針對樣本的基本特性，以敘述方式進行分析來計算出 個別變數的樣本數及百分比，做為了解樣本的實際情形來推論母體。此一階段著 重於資料整理、描述及解釋，需將一堆雜亂且無分類的資料分析整理成有意義及 可以明白理解的資訊，作為實務相互溝通的語言。內容主要是依據統計變數的方 式，分析統計樣本的相關資訊。
(2)信度分析（Analysis of Reliability）
在信度方面，本研究採用Cronbach's α 係數衡量各項目之間共同因素的關 連性，並計算出衡量結果所得到的總變異數與個別變異數，藉此檢驗問卷項目間 的一致性及有效性。本研究依據DeVellis（1998）的建議，當α 值低於 0.6 時，
其信度是不接受的；介於 0.6 至 0.65 之間最好不要接受；介於 0.65 至 0.7 為可接受值；介於 0.7 至 0.8 相當好；介於 0.8 至 0.9 非常好。
學者 Kerlinger (1999) 認為信度可以衡量出問卷的可靠度、一致性與穩定 性，測驗信度越高，表示測驗結果越可信；信度除受測驗品質影響外，亦受很多 其他受測者因素的影響，信度只是一種程度上大小的差別而已。一致性高的問卷 便是只同一群人接受性質相同、題型相同、目的相同的各種問卷測量，在各衡量 結果間顯示出強烈的正相關。穩定性高的測量工具則是指一群人在不同時空下，
接受同樣的衡量工具時，結果的差異很小。
(3)效度分析（Analysis of Validity）
效度是指問項能真正測量反應出其構念特性之有效程度，也可說是構念的正 確性。當中又以建構效度最為重要，通常使用的方法為因素分析，其原理是藉由 各問項之共同相關性，發覺共同因子，並建構出抽象概念之因素。若同ㄧ因素構 面中，各問項之因素負荷量愈大（> 0.5），則愈具備「收斂效度」。若問項在 非所屬因素構面中，其因素負荷量愈小（< 0.5），則愈具備「區別效度」。本 研究藉效度分析來確保研究模式中各構面有好的收斂及區別特性。
信度（reliability）與效度（validity）是所有測量的重要議題，兩者都 是關心我們所設計的具體指標與這些指標所預測之構念（construct）間的關係，
構念是指將一些觀念，事實或印象有系統的組織起來後，所形成的概念。透過信 度與效度的檢驗，可以瞭解測量工具問卷本身是否優良適當，以作為改善修正的 根據，並可避免做出錯誤的判斷。
(4)結構方程式（Structure Equation Model，SEM）
本研究以結構化方程模式（SEM）來評估整體研究模式的配適度與驗證研究 假設是否接受。本研究用於進行結構化方程模式檢驗的統計分析軟體為SPSS。
結構方程式模型（Structural Equation Models，SEM）方法學是以統計分 析術為基礎的方法學，它可以被使用於去處理複雜的多變項研究數據的探討與分 析，有效地整合了統計學的兩大主流技術「因素分析」與「徑路分析」，因而使 它廣泛地被使用許多的研究領域。在多變項技術方法與線性模型（linear model）
的發展中已成為主流的統計方法論之趨勢，特別有助於社會與行為科學的研究。