第四章 資料分析結果
第二節 研究變數因素之萃取
國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
第二節 研究變數因素之萃取
本節將先以 KMO 及 Bartlet 球形檢定判斷「使用者網路強度」、「互補品網 路強度」、「從眾」、「獨特性需求」、「憂慮產品過時」構面中之變數是否適 合進行因素分析，再利用最大變異法進行轉軸之因素分析萃取出子構面。
一、使用者網路強度之因素分析
表 四-2「使用者網路強度」之 KMO 與 Bartlett 檢定 KMO與Bartlett檢定
Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 .795 Bartlett 的球形
檢定
近似卡方分配 1521.081
Df 66
顯著性 .000
表四-2 之 KMO 值>0.7，且 Bartlett 球形檢定顯著性=0.000<0.01，表示「使 用者網路強度」適合進行因素分析。
47
‧
分別為 4.791、1.557、1.359、1.066，解釋變異量分別為 39.922%、12.975%、11.323%、8.886%，累積解釋量達到 73.106%。並將此四個因素命名為「網路規
變數問項 因素
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
模」、「可接近性」、「網路品質」、「相容性」。 其中「網路規模」中之變 數包含了文獻探討中的「目前的規模」以及「預期未來規模」。然而，由於本研 究僅針對「使用者網路強度」作探討，並不探討「使用者網路強度」底下之子構 面，故將會把四個子構面加權平均後，以「使用者網路強度」當作自變數，分析 於迴歸模型中。
二、互補品網路強度
表 四-4「互補品網路強度」之 KMO 與 Bartlett 檢定 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數。 .914 Bartlett 的球形
檢定
近似卡方分配 2186.100
df 66
顯著性 .000
表四-4 之 KMO 值>0.7，且 Bartlett 球形檢定顯著性=0.000<0.01，表示「互 補品網路強度」適合進行因素分析。
49
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
三、從眾傾向
表 四-6「從眾」之 KMO 與 Bartlett 檢定 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數。 .860 Bartlett 的球形
檢定
近似卡方分配 1495.827
Df 66
顯著性 .000
「從眾」構面之 KMO 達到了 0.86>0.7，且 Bartlett 球形檢定之顯著性為 0.000，顯示「從眾」適合進行因素分析。
51
‧
1.778、1.115，解釋變異量為 42.440%、14.821% 、9.289%，累積解釋變異量共 達到 66.549%，並將因素命名為「規範性認同」、「資訊性影響」，以及「規範52
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
性順從」。文獻中僅將「從眾」分為「資訊性影響」與「規範性影響」兩類，不 過由因素分析來看，發現受訪者又會將「規範性影響」之下的影響途徑-「認同」
與「順從」彰顯出來，故本研究將「從眾」分為三個子構面，用以進行 T 檢定；
然而，在迴歸分析時則不深究「從眾」之子構面，而是將其子構面之變數加權平 均後，以「從眾」納入模型。
三、 獨特性需求
表 四-8「獨特性需求」之 KMO 與 Bartlett 檢定 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數。 .927 Bartlett 的球形
檢定
近似卡方分配 3384.834
df 105
顯著性 .000
「獨特性需求」構面之 KMO 為 0.927，且 Bartlett 球形檢定之顯著性為 0.000，
顯示「獨特性需求」適合進行因素分析。
53
‧
2.231，解釋變異量為 53.889%、14.874% ，累積解釋變異量共達到 68.764%，並 將因素命名為「避免相似」、「創意選擇」。然而，過往文獻中「獨特性需求」
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
中探討。
五、憂慮產品過時
表 四-10「憂慮產品過時」之 KMO 與 Bartlett 檢定 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數。 .890 Bartlett 的球形
檢定
近似卡方分配 3044.091
df 136
顯著性 .000
表四-10 之 KMO 值>0.7，且 Bartlett 球形檢定顯著性=0.000<0.01，表示「憂 慮產品過時」適合進行因素分析。
55
‧
由大到小分別為 7.520、2.102、1.383，解釋變異量分別是 44.233%、12.364%、8.134%，而累積解釋變異量則共達到了 64.730%，並將萃取出的三個因素分別命 名為「憂慮心理性過時」、「憂慮技術性過時」，以及「憂慮經濟性過時」，印
56
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
證了文獻探討中對於產品過時性的分類。在之後的迴歸分析中即以「憂慮心理性 過時」、「憂慮技術性過時」和「憂慮經濟性過時」三個因子進行分析。
57