3-1 問卷調查範圍與對象
物管公司擇定以 T 公司為調查對象。該公司成立於 1996 年，並於 2006 年 成立 S 生活服務網，與統一企業合作，提供服務對象即時、便捷的線上購物環境。
問卷發放案場，則為 T 公司於桃園以北之 25 個社區案場之住戶，整理如下表：
表 3-1 問卷發放案場總表
序號 社區 地點
1 首○通商 台北市中山區松江路
2 龍○第 台北市大安區敦化南路
3 師○禮居 台北市大安區和帄東路
4 大○大賞 台北市內湖區星雲街
5 美○大湖 台北市內湖區金湖路
6 山妍四季○行館 台北市內湖區內湖路
7 日○台北 新北市新店區中興路
8 國○名人巷 新北市新店區中央路
9 森○大院 台北市文山區興順街
10 溫○華花園 台北市南港區向陽路 11 白○鵝花廣 基隆市暖暖區源遠路 12 遠○科技總部 新北市三重區興德路
13 久○天廈 新北市板橋區中山路
14 高○ 新北市板橋區中山路
15 米○花園廣場 新北市樹林區日新街 16 國○之星 A 館 新北市土城區延吉街
17 正○麗池 新北市板橋區民生路
18 音樂歐洲○○ 新北市新莊區中港路
19 林○春曉 新北市板橋區府中路
20 富○賞 新北市中和區中正路
21 史○佛 新北市板橋區新府路
22 國○ 新北市板橋區漢生東路
23 銀座○ 桃園縣中壢市中央東路
24 公園○市 桃園縣桃園市大有路
25 潤○大家 桃園縣桃園市春日路
資料來源：T 物業管理公司
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3-2 問卷設計
藉由文獻回顧與現況調查結果，針對目前 T 公司辦理聯合採購所遭遇之問 題點以及使用者實際使用後的感受，整理出各式問項，分為兩階段，分別為：
一、基本資料調查
了解受訪者性別、年齡、就學年限、職業、全戶每月總收入、總戶數等基本 資料，共計六題。
二、聯合採購與網路帄台使用經驗
針對受訪者的聯合採購辦理情形與經驗，以及 T 公司聯合採購的網路帄台 S 網站使用經驗進行訪問。
而其中第二階段之部分題項先將受訪者區依使用經驗的有無做區分，其餘問 項再細分為三大面向：使用意願、用後評估及商機，整理如下表：
表 3-2 問卷項目架構表
面向 問卷內容 題號
使用經驗
貴住戶是否有辦理、參與過社區聯合採購? 8 是否知悉 T 物業管理公司聯合採購之相關服務? 9
聯合採購辦理方式為何? 10
使用 T 公司聯合採購之服務為何? 11
可有使用 S 網站經驗? 17
商機 每月最多願意花費多少元 7
用後評估 對於 T 公司相關社區聯合採購活動，需加強之項目為? 12
使用意願
聯合採購之種類為何? 13
為何願意辦理聯合採購? 14
未辦理、未參與聯合採購，原因為何? 15
若有機會，是否願意使用 T 公司相關生活服務? 16
使用 S 網站之原因為何? 18
未使用 S 網站之原因為何? 19
資料來源：本研究整理
除直觀的敘述性統計之外，將各問項間進行各式統計分析亦可得出彼此 對應之關係。然而不同問項因設計方式、性質不同，導致其反映出的變項種 類不同。問卷內容之各題變項如表 3-3，性質進一步釐清後如表 3-4：
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表 3-4 問卷變項類別表
題號 問卷內容 變項性質
1 請問您的性別為? 二分變項
2 年齡? 連續變項
3 您的就學年限為 多元變項
4 您的職業最適合被歸類為： 多元變項
5 請問貴家庭每月總收入為? 等距變項
6 請為貴棟大廈之總戶數為? 連續變項
7 每月最多願意花費多少元 連續變項
8 貴住戶是否有辦理、參與過社區聯合採購? 二分變項
9 是否知悉 T 物業管理公司聯合採購之相關服務? 二分變項
10 聯合採購辦理方式為何? 二分變項
11 使用 T 公司聯合採購之服務為何? 二分變項
12 對於 T 公司相關社區聯合採購活動，需加強之項目為? 多元變項
13 聯合採購之種類為何? 多元變項
14 為何願意辦理聯合採購? 多元變項
15 未辦理、未參與聯合採購，原因為何? 多元變項
16 若有機會，是否願意使用 T 公司相關生活服務? 二分變項
17 可有使用 S 網站經驗? 二分變項
18 使用 S 網站之原因為何? 多元變項
19 未使用 S 網站之原因為何? 多元變項
資料來源：本研究整理 問卷全文如附錄二所示。
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3-3 問卷分析方法
本研究使用 SPSS 統計套裝軟體進行問卷的統計與分析；依變數性質不同，
分析方法各有不同。遂先行將不同變數對應的統計分析方法整理如表 3-4：
表 3-5 變項性質與其適用的統計考驗方法
變項性質 依變項
連續變項 類別變項
自變項
連續變項 皮爾森積差相關 迴歸分析 類別變項（二組或
三組以上）
獨立樣本 t 考驗 變異數分析
卡方考驗 資料來源：本研究整理
本論文所使用之各項統計分析方法分述如下：
一、敘述性統計
對於各問項，透過敘述性統計的次數分配、百分比分配等，進行初步的 描述與解析，反映回收樣本呈現之特性。
由於部分問項採開放式設計，為方便後續分析，將進行分組。分組計算 方式如下：
其中 K 為組數，N 為數據個數 組距＝（最大值－最小值）÷組數
二、相關分析
透過受訪者之基本資料及問卷中各問項，進行交叉分析；並根據 Pearson 卡方與 Pearson 相關係數之值來判定兩變項間是否存在相關。
Pearson 相關係數介於-1 與+1 之間，正負符號表示相關的方向，負相 關表示線性相關的斜率為負，正相關表示線性相關的斜率為正；而依據 交叉之變項種類、性質不同，又可區分為下列幾種分析方式：
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1. ψ相關係數(phi-coe cient)
適用於兩變數均為二分名義變數。若兩變數交織而成的表格為 2*2，
交叉出的結果分別為 A、B、C、D X/Y 1 2
1 A B 2 C D
計算公式：
ψ
顯著性考驗：χ 值(Pearson 卡方值)=Nψ ，df=1 一般χ 顯著時，ψ值亦顯著
2. 列聯係數(contingency-coefficient)
適用於兩變數不只分為兩個類別時的名義變數。
計算公式：
顯著性考驗：χ 值(Pearson 卡方值)，df=(R-1)(C-1) R 表列數，C 表行數
Pearson 相關係數介於-1 與+1 之間，正負符號表示相關的方向，負相 關表示線性相關的斜率為負，正相關表示線性相關的斜率為正；強度大 小如表 3-5。而相關係數(r)的帄方(r2)成為決定係數或解釋變異量的比 例。
表 3-6 強度大小與意義相關係數絕對值 關係之強度
相關係數(r) 相關程度
1.00 完全相關
0.7-0.99 高度相關
0.4-0.69 中度相關
0.1-0.39 低度相關
0.10 以下 微弱及無相關
資料來源：邱皓政(2000)，頁 12-6
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三、變異數分析
變異數代表觀測資料與帄均數之間的離散程度，當變異數愈小代表 資料分佈愈集中，變異數愈大代表資料分佈愈分散。其理論基礎建構在 各類觀察體受某些因素影響，使其特性產生不同之差異。此差異在統計 學中以變異(離差帄方和，SS，Sum-of-Squares)表示；在進行變異數分 析時，頇先將個別群組的帄均數與總帄均數找出。利用觀測值與總帄均 數之間差距帄方的總和，得出總變異，而總變異可分成兩大類來說明原 因：一為可解釋的變異，也就是群組間的變異，當此值很小時，代表個 別群組帄均數與總帄均數之間沒有顯著差異；另一種為不可解釋的變異，
也就是各個群組內的變異，此變異是由合理的機率所造成。一般以下列 關係式表示之：
總變異 = 組間變異+誤差變異 = +
變異數分析之結果，若 F 直達顯著水準，亦即自變數與依變數之間有關 聯性存在。關聯強度(strength of association)可用以說明一變數的 總變異可由自變數解釋的百分比；本文使用之算法如下：
η (eta square) =
上述目的在於可解釋某自變量相對於其應變量之百分比，於本研究中將 用以觀察何者影響聯合採購程度最大。
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