研究設計

本研究之主要目的是希望瞭解消費者在面對偏離事件之後，會產生比沒偏離 情況之下更加極端評估之外，還會受到哪些邊界條件的影響，也就是服務補救矛 盾與雙重偏差是否受到「先前偏離事件」與「服務期望強度」的影響，並且在「長 期、短期的評估」上是否有不同的情況。過去文獻有許多服務補救矛盾的實證研 究，但實證結果有許多分歧，並且沒有對為何發生矛盾與偏差的現象加以解釋。

因此，本實驗主要目的驗證服務補救矛盾與雙重偏差，並找出這兩現象之邊界條 件。本研究採用「實驗設計研究法」來進行，此研究法可以控制變異的來源，操 弄本研究的自變數「連續的事件一和事件二」，來觀察消費者有無經歷過服務失 驗的偏差後，對於消費者在評估服務滿意度上是否會產生影響，同時也能避免其 他外在因素對研究結果的干擾。

在設計實驗架構上依照消費者受到失驗所引發之敏感性，而產生的對服務補 救的評估有更加極端的現象延伸討論，加入的邊界條件選擇「先前偏離經驗」與

「服務期望強度」兩個變項，並且加入過去實證研究中沒有區分的消費者長、短 評估效果去做探討。而考量到服務業中符合服務補救矛盾的服務類型以及受試者 的熟悉程度之後，使用餐廳的連續服務事件-「送餐時間」與「結帳情況」作為 本研究之情境設計。

一、 實驗設計研究法

實驗研究法的適用於因果關係的探討，特別是用來驗證一個可能性設時，相 較於其他研究方法，實驗研究法的研究焦點明確，且結果具有相當大的說服力，

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也因為如此，實驗研究法被視為最具有科學效度的研究方法，且在消費行為的研 究領域上被普遍使用。其中分為實驗室實驗法以及實地實驗法。雖然實地實驗法 所做出來的研究結果較為自然，外部效度以及可推論性亦較佳，然而由於本研究 的服務失驗引發之敏感性較需要嚴格控制受試者的服務經驗偏離程，因此本研究 選擇使用實驗室實驗法，在實驗過程中為受試者塑造一種「人為」的情境，此方 式雖然會因實驗情境較為人工化，以及因受試者缺乏樣本代表性而降低外部效 度，進而導致研究的通則化（generalization） 能力減弱，但卻可經由操弄變數 的方式，對研究內容作有效的控制，同時排除其他外在干擾因素，精確的衡量變 數間的因果關係，可大幅提高研究的內部效度。

本研究主要在探討連續服務事件在先前偏離經驗與服務預期強度兩個邊界 條件影響之下，對於消費者在長、短期評估之下之影響，屬於自變數與一變數之 因果關係，同時亦需較嚴謹地控制服務失驗的情況，因此決定選擇實驗研究法作 為本研究之研究方法。為有效掌握實驗情形，本研究選擇同質程度較高的在學學 生作為施測對象，預計到學生上課的教室做實驗，以避免實驗的過程受到外在不 可控制之因素影響。

二、 實驗情境設計

本研究實驗主要是在模擬面對真實環境中服務的消費者，在面對服務事件失 驗的情況之下，對該情境的反應。為了符合消費者對於服務的期望，以及讓受試 者有相當於真實世界的感受，本研究選擇餐飲業，以簡餐形式的餐廳中發生的連 續服務事件來設計實驗情境。而選擇餐飲業作為實驗情境的理由如下：（1） 餐 飲業對消費者而言屬於中、高涉入的情境，比較符合服務補救矛盾產生的情況。；

（2） 本研究所選擇對象多為大學學校內學生，學生對於到簡餐店用餐的經驗較 多，比較容易融入情境內。

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本研究實驗欲了解偏離事件對評估的影響是否還有受到邊界條件的影響。實 驗採取請受試者寫上有親自消費過的簡餐店後，對過往的服務經驗做回想後，設 計兩個在餐廳中發生的連續服務事件，分別是「上餐時間」與「結帳情境」。實 驗為 1×2×2 之受試者間情境設計，參考 Magnini et al.（2007）與 de Matos, Henrique and Vargas Rossi（2007）對服務補救矛盾研究中的變數，主要的操弄變數有四個：

連續服務事件一、連續服務事件二、先前偏離經驗、預期服務，主要的衡量變數 有二個：特定交易滿意度、累積交易滿意度，實驗情境設計如表 3-1 所示。

表3-1 實驗情境設計

操弄因子 水準 操弄情境

事件一 符合預期（對照組） 點完餐之後十五分鐘內，所有人的餐點 皆陸續送到。

負向偏離 點完餐之後五十分鐘，所有人的餐點才 皆陸續送到。

事件二 正向 發現服務生收的錢比我們自己計算的

金額還少。

負向 發現服務生收的錢比我們自己計算的

金額還多。

先前偏離經驗 有先前偏離經驗 發現我們每個人在這家餐廳都有遇到 兩三次餐點這麼慢才送完餐的經驗。

無先前偏離經驗 第一次在這家餐廳遇到餐點這麼快速 就送完餐的經驗。

實驗情境設計，以事件一、事件二和先前偏離經驗設計出 1×2×2 情境，並加 上對照組事件一符合情況與事件二正或負向偏離共 1×2 組，共 1×2×2+1×2＝6 組 情境。

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表 3-2 六種實驗情境

操弄構面 情境 情境內涵

事件一 × 事 件二 × 先前 偏離經驗

一 負向事件一 × 負向事件二 × 有先前偏離經驗 二 負向事件一 × 負向事件二 × 無先前偏離經驗 三 負向事件一 × 正向事件二 × 有先前偏離經驗 四 負向事件一 × 正向事件二 × 無先前偏離經驗 五 符合事件一 × 正向事件二

六 符合事件一 × 負向事件二

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