第四章 實證分析
第三節 各研究變數之多元迴歸分析
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表 4-28 消費者自我個性之因素與信度分析(本國人) 因素
負荷量 特徵值 解釋 變異量(%)
Cronbach’s α值 真誠 健康 .748
1.734 11.560 .733 生氣勃勃 .701
喜愛戶外 .697
快樂 .617
誠實 .551
刺激 富有想象 .878
1.629 10.857 .717
創新 .784
大膽 .602
KMO=0.765
Bartlett 球型檢定 498.375，自由度=105，Sig=0.000 總解釋變異量為 22.417%
第三節 各研究變數之多元迴歸分析
本節將利用多元迴歸分析分別探討研究架構中「台北 101 與台北市個性契 合度」、「台北 101 與自我個性契合度」、「台北 101 之喜愛度」以及「旅遊知 識」和被解釋變數台北市以及台北 101 的「喜愛度」、「未來造訪意願」以及
「推薦意願」之間的關係。為使迴歸結果更符合真實性，外國人樣本與本國人 樣本將分開進行迴歸分析。
一、 台北市喜愛度
此部分將以台北市喜愛度為依變數，探討台北 101 與台北市個性契合度、
台北 101 喜愛度以及旅遊知識對於台北市喜愛度之影響，迴歸模型如下：
𝑌1𝑎=𝛽0+ 𝛽1𝑋1+ 𝛽2𝑋2+ 𝛽3𝑋3+ 𝜖 𝑌1𝑎：台北市喜愛度
𝑋𝑖：i=1 台北 101 與台北市個性契合度；i=2 台北 101 喜愛度；i=3 旅遊知識 ϵ：殘差項
‧
***表示 p-value＜0.01；**表示 p-value＜0.05；*表示 p-value＜0.1
本國人
***表示 p-value＜0.01；**表示 p-value＜0.05；*表示 p-value＜0.1
表 4-29 為台北市喜愛度之多元迴歸分析結果，由表可知在外國人樣本中，
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R2 =0.028，調整過後的R2 =0.008，F 值=1.416 ，Sig.=0.148***表示 p-value＜0.01；**表示 p-value＜0.05；*表示 p-value＜0.1 本國人
***表示 p-value＜0.01；**表示 p-value＜0.05；*表示 p-value＜0.1 表 4-30 為台北市未來造訪意願之多元迴歸分析結果，由表可知外國人樣本 中，台北 101 喜愛度與台北市未來造訪意願有顯著之正向關係。表示訪客對於
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台北 101 喜愛度愈高，則對於台北市的未來造訪意願也愈高。此迴歸結果可以 支持 H3-1b 的假設。然而，台北 101 與台北市個性契合度與旅遊知識皆和台北 市未來造訪意願並無顯著之關係，無法支持 H1-2b 與 H5b 的假設。此外，此迴 歸模型之 VIF 值小於 10，模型並無共線性之現象。
另一方面，本國人樣本中，台北 101 喜愛度與台北市未來造訪意願有顯著 之正向關係，表示訪客對於台北 101 的喜愛程度愈高，則對台北市未來造訪意 願也愈高。此迴歸結果可以支持 H3-1b 的假設。然而台北 101 與台北市個性契 合度與旅遊知識皆與台北市未來造訪意願無顯著之關係。無法支持 H5b 與 H1-2b 的假設。此外，此迴歸模型之 VIF 值小於 10，模型並無共線性之現象。
三、 台北市推薦意願
此部分將以台北市推薦意願為依變數，探討台北 101 與台北市個性契合 度、台北 101 喜愛度以及旅遊知識對於台北市推薦意願之影響，迴歸模型如 下：
𝑌1𝑐=𝛽0+ 𝛽1𝑋1+ 𝛽2𝑋2+ 𝛽3𝑋3+ 𝜖 𝑌1𝑐：台北市推薦意願
𝑋𝑖：i=1 為台北 101 與台北市個性契合度；i=2 為台北 101 喜愛度；i=3 為旅遊 知識
ϵ：殘差項
表 4-31 台北市推薦意願之多元迴歸分析 外國人
依變數 自變數 標準化係數 T 值 P 值 VIF 台北市
推薦意願
台北 101 與台北市 個性契合度
-0.119 -1.075 0.285 1.274 台北 101 喜愛度 0.205 1.776 0.079* 1.398 旅遊知識 0.176 1.676 0.097* 1.150 R2 = 0.082 ，調整過後的R2 =0.053，F 值=2.852，Sig.= 0.041
***表示 p-value＜0.01；**表示 p-value＜0.05；*表示 p-value＜0.1
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本國人
依變數 自變數 標準化係數 T 值 P 值 VIF 台北市
推薦意願
台北 101 與台北市 個性契合度
-0.194 -2.068 0.041** 1.060 台北 101 喜愛度 0.254 2.701 0.008*** 1.058 旅遊知識 0.062 0.676 0.5 1.025 R2 = 0.091，調整過後的R2 =0.066，F 值= 3.651，Sig.=0.015
***表示 p-value＜0.01；**表示 p-value＜0.05；*表示 p-value＜0.1 表 4-31 為台北市推薦意願之多元迴歸分析結果，由表可知在外國人樣本 中，台北 101 喜愛度與旅遊知識皆與台北市推薦意願有顯著之正向關係。表示 當訪客對於台北 101 喜愛度或旅遊知識程度愈高，則對台北市推薦意願也愈 高，此迴歸結果可支持 H1-2c 與 H3-1c 的假設。然而台北 101 與台北市個性契 合度與台北市推薦意願並無顯著之關係，無法支持 H5c 的假設。此外，此迴歸 模型之 VIF 值小於 10，模型並無共線性之現象。
另一方面，在本國人樣本中，台北 101 與台北市個性契合度與台北 101 喜 愛度皆與台北市推薦意願有顯著之正向關係，表示當訪客認為台北 101 與台北 市個性契合程度愈高或是對於台北 101 喜愛程度愈高，則對於台北 101 推薦意 願也愈高。此迴歸結果可以支持 H3-1c 與 H5c 的假設。然而，旅遊知識與台北 市推薦意願並無顯著關係，無法支持 H1-2c 的假設。此外，此迴歸模型之 VIF 值小於 10，模型並無共線性之現象。
四、 台北 101 喜愛度
此部分將以台北 101 喜愛度為依變數，探討台北 101 與台北市個性契合 度、台北 101 與訪客個性契合度以及旅遊知識對於台北 101 喜愛度之影響，迴 歸模型如下：
‧
***表示 p-value＜0.01；**表示 p-value＜0.05；*表示 p-value＜0.1 本國人 R2 = 0.243，調整過後的R2 =0.222，F 值=11.639，Sig.=0.000
***表示 p-value＜0.01；**表示 p-value＜0.05；*表示 p-value＜0.1 表 4-32 為台北 101 喜愛度多元迴歸分析結果，由表可知，在外國人樣本
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另一方面，在本國人樣本中，台北 101 與訪客個性契合度與台北 101 喜愛 度有正向的顯著關係，表示當訪客認為台北 101 與自身個性契合程度愈高，則 對於台北 101 的喜愛程度也愈高。此迴歸結果可支持 H2a 的假設。然而，台北 市與台北 101 個性契合度與台北 101 喜愛程度有顯著的負向關係，無法支持 H4a 的假設。旅遊知識與台北 101 喜愛度沒有顯著關係，無法支持 H1-1a 的假 設。此外，此迴歸模型之 VIF 值小於 10，模型並無共線性之現象。
五、 台北 101 未來造訪意願
此部分將以台北 101 未來造訪意願為依變數，探討台北 101 與台北市個性 契合度、台北 101 與訪客個性契合度、台北 101 喜愛度與旅遊知識對於台北 101 未來造訪意願之影響，迴歸模型如下：
𝑌2𝑏=𝛽0+ 𝛽1𝑋1+ 𝛽2𝑋2+ 𝛽3𝑋3+ 𝛽4𝑋4+ 𝜖 𝑌2𝑏：台北 101 未來造訪意願
𝑋𝑖：i=1 為台北 101 與台北市個性契合度；i=2 為台北 101 與訪客個性契合度；
i=3 為台北 101 喜愛度；i=4 為旅遊知識 ϵ：殘差項
表 4-33 台北 101 未來造訪意願多元迴歸分析 外國人
依變數 自變數 標準化係數 T 值 P 值 VIF 台北
101 未 來造訪 意願
台北 101 與台北市 個性契合度
-0.375 -2.568 0.012** 1.782 台北 101 與訪客
個性契合度
-0.427 -2.903 0.005*** 1.466 台北 101 喜愛度 0.488 4.649 0.000*** 1.552 旅遊知識 0.259 2.673 0.009*** 1.216 R2 = 0.325 ，調整過後的R2 =0.296，F 值= 11.417 ，Sig.=0.000
***表示 p-value＜0.01；**表示 p-value＜0.05；*表示 p-value＜0.1
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本國人
依變數 自變數 標準化係數 T 值 P 值 VIF 台北
101 未 來造訪 意願
台北 101 與台北市 個性契合度
0.208 2.208 0.029** 1.011 台北 101 與訪客
個性契合度
0.137 1.388 0.168 1.251 台北 101 喜愛度 0.396 3.919 0.000*** 1.320 旅遊知識 0.008 0.089 0.926 1.035 R2 = 0.164 ，調整過後的R2 =0.134，F 值= 5.314，Sig.=0.001
***表示 p-value＜0.01；**表示 p-value＜0.05；*表示 p-value＜0.1 表 4-33 為台北 101 未來造訪意願多元迴歸分析結果，由表可知，在外國人 樣本中，台北 101 與台北市個性契合度、台北 101 與訪客個性契合度、台北 101 喜愛度與旅遊知識皆與台北 101 未來造訪意願有顯著的正向關係。表示當 訪客認為台北 101 與台北市個性契合程度愈高、台北 101 與自身個性契合程度 愈高、對於台北 101 喜愛程度愈高或旅遊知識愈高時，則對於台北 101 的未來 造訪意願也愈高。此迴歸結果可支持 H1-1b 、H2b 、H3-2a 與 H4b 的假設。此 外，此迴歸模型之 VIF 值小於 10，模型並無共線性之現象。
另一方面，在本國人樣本中，台北 101 喜愛度與台北 101 未來造訪意願有 顯著之正向關係，表示當訪客對台北 101 的喜愛度愈高，則對於台北 101 的未 來造訪意願也愈高。此迴歸結果可支持 H3-2a 的假設。然而台北 101 與台北市
個性契合度與台北 101 未來造訪意願有顯著的負向關係，即當訪客認為台 北 101 與台北市的個性契合程度愈低，則對於台北 101 未來造訪意願愈高，。
台北 101 與訪客個性契合度和旅遊知識皆與台北 101 造訪意願無顯著關係。此 迴歸結果無法支持 H1-1b、H2b 與 H4b 的假設。此外，此迴歸模型之 VIF 值小於 10，模型並無共線性之現象。
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***表示 p-value＜0.01；**表示 p-value＜0.05；*表示 p-value＜0.1 本國人
***表示 p-value＜0.01；**表示 p-value＜0.05；*表示 p-value＜0.1
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N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
表 4-34 為台北 101 推薦意願多元迴歸分析結果，由表可知在外國人樣本 中，台北 101 與台北市個性契合度、台北 101 與訪客個性契合度、台北 101 喜 愛度與旅遊知識皆與台北 101 推薦意願有顯著之正向關係。表示當訪客認為台 北 101 與台北市個性契合程度愈高、台北 101 與自身個性契合程度愈高、對於 台北 101 喜愛程度愈高或旅遊知識愈高時，則對於台北 101 的推薦意願也愈 高。此迴歸結果可支持 H1-1c、H2c、H3-2b 與 H4c 的假設。此外，此迴歸模型 之 VIF 值小於 10，模型並無共線性之現象。
另一方面，在本國人樣本中，台北 101 喜愛度與台北 101 推薦意願有顯著 的正向關係。表示當訪客對於台北 101 喜愛度愈高，則對於台北 101 推薦意願 也愈高。此迴歸結果可支持 H3-2b 的假設。然而台北 101 與台北市個性契合度 和台北 101 與訪客個性契合度皆與台北 101 推薦意願有顯著之負向關係。表示 當訪客認為台北 101 與台北市個性契合程度愈低或是台北 101 與自我個性契合 程度愈低，則對於台北 101 推薦意願愈高，此迴歸結果無法支持 H2c 與 H4c。
又旅遊知識與台北 101 推薦意願並無顯著關係，此結果無法支持 H1-1c。此 外，此迴歸模型之 VIF 值小於 10，模型並無共線性之現象。