研究方法

為建立觀光地區遊客運具選擇的行為模式，本研究採個體需求模式分析旅運行為。

由於改善策略為尚未發生的情況，故採取敘述性偏好法，以探討策略的實行對遊客運具 選擇行為產生的影響。由於應變數(運具選擇)為類別屬性，所以模式校估採用羅吉特模 式(Logit model)。並按理論假設的差異，本研究採多項羅吉特(Multinomial Logit, MNL) 進行模式的驗證，按模式結果歸納運具選擇的顯著變數，計算策略的實施對於運具選擇 (independedtly identically distributrd, IID)的Gumbel分配，可推導出多項羅吉特模式，其 方案機率公式與效用函數誤差項的設定公式如下：

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多項羅吉特模式的IID假設，可形成任兩方案之間的被選擇機率不受其它方案影響 之「不相關方案獨立性」(independedtly of irrelevant alternative property, IIA)特性。本研 究敘述性偏好的設計，方案只有兩種，無替選方案關連性的問題，故可採用多項羅吉特 模式為分析方法。

羅吉特模式所採用的模式檢定，一般有以下幾種分述如下：

1. 概似比檢定(Likelihood ratio test)

概似比檢定為檢定自變數的係數均為 0 的假說，與卡方檢定(χ² (N))的值比較。其值

3. 概似比指標(Likelihood ratio index)

概似比指標為檢定整體模式的配適度，衡量模式的解釋能力。其值愈高代表模式的

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3.2.2 敘述性偏好

「敘述性偏好」又稱實驗室模擬法，其意義為運用受控制之實驗設計以模擬真實情 境，使受訪者經過認知做成決策。此法分析過程為：研究者以一些事先決定的屬性及其 水準值組合成各種運輸情境，再由這些客觀的運輸情境構成替選方案，供受訪者以評分、

等級排序或優先選擇的方式，評估其對替選方案的整體偏好(凌瑞賢，2004)。本研究採

「敘述性偏好」的方式，設計改善策略的情境。

3.2.3 獨立樣本 T 檢定與卡方檢定

「獨立樣本T檢定」與「卡方檢定」為統計檢定的方法，假設前提為兩群樣本間為 獨立關係。兩檢定旨在比較兩群體的某種特性之間是否一致，可由兩群體樣本的期望值 判斷。由於本研究自變數包含連續與離散變數，連續變數採用獨立樣本T檢定比較，離 散變數項目間的比較則採用卡方檢定，比較觀察值與期望值是否有顯著差異。

基本統計分析與交叉分析可看出樣本絕對的分佈趨勢。為探討自變數內所有變項之 間相對的趨勢，本研究採獨立樣本T檢定檢定與卡方檢定分析探討自變數的差異與偏向 哪一種應變數的趨勢。

3.2.4 群集分析

對一組受測者做分組工作的常用的程序是群集分析(Cluster Analysis)，分群原理是將 群內差異最小化而群間差異最大化。按資料分析方式又分為「分層法(Hierarchical)」與

「K 組平均法(K-means)」。前者先將每一個體視為一群，然後再將最近的兩個體合成一 群，結合使各群組愈減愈少。後者則為事先決定分幾群，先給定各群中心點，然後按個 體到各中心點距離遠近重新移動個體到最近的群體，並算出各群體新的中心點，繼續移 動每個個體到最接近的群，如此重覆進行直到個體不能再移動為止（陳順宇，1998）。

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