研究方法

4.2.1 問卷設計

本研究問卷設計乃根據 Parasuraman 等人【152】所提出之 SERVQUAL 的五個評量構面和22 項衡量項目為基礎，並參考相關文獻、住宿學生意見、

宿舍管理人員意見及多位專家深度訪談後，找出影響宿舍服務品質之重要因 素，以做為本研究問卷之依據。在進行問卷調查前， 確立問卷內容之適切 性，首先針對 50 位住宿學生進行問卷預測，經由此預測進行問卷修正定稿 後，始完成「大學宿舍服務品質與滿意度調查」問卷。本研究所設計的問卷 分人口統計資料、住宿動機、kano 二維品質正面問項、kano 二維品質反面問 項、宿舍重視程度與宿舍滿意度等六部份。

了解住宿學生對於學生宿舍服務品質之看法，本研究以研究期間實際

住宿之大學生為研究對象，由6 位受過訓練之訪談人員，利用分層便利抽樣 方式，在學生宿舍中選取住宿生來進行問卷訪問工作。問卷測試實際發出調 查時間為2005 年 5 月 20 日至 6 月 16 日為止，此乃學期即將結束，每位住宿 同學最少皆住宿一學年，故對學校宿舍非常熟悉。此次發出之問卷數為 600 份，實際回收為523 份，扣除無效問卷，實際有效問卷數為 481 份，有效回 收率為80.2%。

4.2.2 資料分析方法

本研究針對人口統計特性進行次數分配與百分比分析以便對資料做概略 性敘述。以Cronbach’s α 檢驗問卷的一致性(Consistency)，以因素分析找出原 始資料的共同因素，以One-way ANOVA 與 Scheffe’s 檢定不同人口統計特性 對學生宿舍滿意度之差異，以Ridit 分析法瞭解學生選擇住宿的主要動機。並 以 Matzler 等人【141】所引用的 Kano 二維分類作為分類根據，將學生宿舍 服務品質要素歸類為魅力品質(Attractive)、必須品質(Must-be)、無差異品質 (Indifferent)、一元品質(One-dimensional)及反向品質(Reverse)，並以相對多數 人的歸類為基準。再利用重要-表現程度分析法(I.P.A.)來探討住宿學生對宿舍 服務品質之重要性與滿意度之差異性，以探討學生宿舍之競爭優勢、劣勢、

威脅與機會。

4.2.3 參照單位分析法(Relative to an Identified Distribution；Ridit)

Ridit 一詞為 Relative to an Identified Distribution 的縮寫 Rid 與 Unit 的詞 尾it 組成，意指「與特定分佈相對應的單位」，亦稱「參照單位分析」。Bross 於1958 首先介紹 Ridit 分析，並以 Ridit 分析為基礎，將其應用於健康問題的 討論。Ridit 分析是利用累積機率分數(Cumulative Probability Score)表示順序 尺度(Ordinal Scale)中各順序等級(即非常不滿意、不滿意、沒意見、滿意、非 常滿意)之強弱代替任意選擇順序等級中之百分數。Ridit 分析適用於名目尺 度(Nominal Scale)與順序尺度(Ordinal Scale)變數之間的關係，從分析中可以 得到各類別之下的R 值，並且從 R 值信賴區間的交疊情況得以判斷項目之間 的順序尺度分佈的相似度。此外，從Kruskal-Wallis 檢定當中，還可以得知不 同類別之間的 R 值是否有差異【31】。張馨文【24】亦於 2005 年提出使用 Ridit 具有下列優點：1.各選項配分是由參考組決定，放鬆了原本各選項等距 尺度的限制；2.各選項配分是由參考組決定，因此各問項在平均得分的比較 上有一共同的基準【24】。

本研究調查資料因屬順序尺度乃以 Ridit 進行分析，並將計算出的 Ridit 值進行假設檢定，以Kruskal-Wallis test 來檢定所有問項之重視程度或滿意程

度是否有差異存在，其虛無假設及對立假設為：

H0：所有項目的重要程度或滿意程度沒有差異 H1：所有項目的重要程度或滿意程度有差異

Kruskal-Wallis 統計量為

k

i

i

j

R

T n n W n

1

)2

5 . 0 ) (

1 (

12 ，其中n 表示填答人

數與題數的乘績、nj 表示每一個問項的填答人數、Rj 表示在第 j 個順序尺度 的 Ridit 值。然而在虛無假設 HO 為真時，W 近似於 ²(

k

1)，其中T 為結 (Ties)之校正因子(Correction Factor for Ties)，當樣本數 n 夠大時，T 之值近似 於1 【72】。故可得一公式為

k

i

i

j

R

n W

1

)2

5 . 0 (

12 。故當W 值大於自由度

為k-1，顯著水準為 0.05 的 ²臨界值，可以判斷這些項目之順序等級有差異。

以信賴區間重疊法來分組，當對比組95%信賴區間包括母體 R 值，則對 比組與標準組無差異；反之則對比組與標準組有差異。求95%信賴區間之公 式為

^2

96 . 1 R_i

R

i ，主要目的是在查出項目間是否有差異，所以使用 ²之最 大值

n

i

12

1 來檢查【72】，

i i

i i R

R n

R

_i

n

3 1 12

96 1 . 1 96

. 1

^2

，故得到此

簡便公式【32】。

關於Ridit 之相關研究有王翠蘭【2】利用 Ridit 分析來探查受訪者對於各 校對採購工作之支持程度與各校採購電子化現況之個別問項的反應傾向以及 不同問項間反應等級之差異。莊卉婕【38】以 Ridit 分析探討不同消費族群來 台旅客對旅遊前後印象之反應傾向的差異為何。陳冠維【49】以 Ridit 分析方 法檢驗多媒體傳輸因素分析、攝影技術因素分析、影像處理因素分析、外觀 造型因素分析、電源因素分析、外接介面因素分析及操作介面因素分析等七 項，找出其優先考量順序，以此作為產品功能設計重點參考之依據。郭清洋

【44】以消防救災、衛生服務、交通狀況及社會福利等四項服務品質項目，

係以Likert 五等尺度來區分滿意度，應用 Ridit 分析方法來檢驗滿意程度間之 差異情形，瞭解差異來源是否因為樣本的基本資料特性不同而有不同的反 應。張馨文【24】針對自行車遊客進行問卷調查，利用 Ridit 分析進行行前期 望之環境因子的排序，並檢定不同類型遊客環境偏好的顯著性差異，最後提 出自行車環境規劃對策，以供各級政府機關推動自行車觀光旅遊之參考。

Huang【117】運用 Ridit 分析法了解銀髮族在尋求「旅遊參考資訊」的來源

為何，並試圖尋找出銀髮族在選擇「旅遊地點考量因素」。

在文檔中 博 士 論 文 中 華 大 學 (頁 85-88)