第四章 資料分析結果
第二節 研究變數因素的萃取
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平均換購時間
6-12個月 25 5.3 5.3 5.5 12-18個月 27 5.7 5.7 11.3 18-24個月 156 33.2 33.2 44.5 24-30個月 42 8.9 8.9 53.4 30-36個月 147 31.3 31.3 84.7 36-48個月 47 10 10 94.7 48-60個月 19 4 4 98.7 60個月以上 6 1.3 1.3 100
第二節 研究變數因素的萃取
在本節中，將分別對“新奇追求”、“從眾行為”、“獨特性需求”、“預期悔恨”和“產品 過時恐懼”這五個構面中的自變數，和“產品升級意願”、“品牌再購買意願”和“品牌轉換 意願”三個構面中的因變量，利用KMO與Bartlett’s球形檢定來判斷問卷問項是否適合進 行因素分析，之後再利用最大變異法做轉軸因素分析從而萃取出主要的子構面。
一、 KMO與Bartlett’s球形檢定
KMO與Bartlett’s球形檢定主要用於判斷判斷問卷中的問項是否適合進行因素分析，
當KMO的數值越接近於1的時候，表示不同變數之間擁有越多的共同因素，相關性越強，
也就越適合進行因素分析。而當KMO的數值越接近於0的時候，則意味著不同變數間的 相關性越弱，原有變數越不適合做因素分析。Kaiser給出的常用的KMO的度量標準為：
KMO>0.9表示非常適合；KMO>0.8表示適合；KMO>0.7表示一般；KMO>0.6表示不太 適合；若KMO<0.5則表示不適合做因素分析。
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關於Barlett’s檢定，當檢定統計量中的sig值（即球形檢驗的p值）<0.05時，代表該 問卷呈球形分佈，抽樣適當且適合進行因素分析。
表4-2 新奇追求問項的KMO與Bartlett’s球形檢定 新奇追求問項的KMO與Bartlett’s球形檢定
Kaiser-Meyer-Olkin取樣適切性量數 0.943
Bartlett’s球形檢定
近似卡方分配 5370.629
df 66
顯著性 0.000
根據表4-2，新奇追求問項的KMO值為0.943>0.9，且Bartlett’s球形檢定的顯著性為 0.000<0.05，因此表示“新奇追求”的問項非常適合進行因素分析。
表4-3 從眾行為問項的KMO與Bartlett’s球形檢定 從眾行為問項的KMO與Bartlett’s球形檢定
Kaiser-Meyer-Olkin取樣適切性量數 0.921
Bartlett’s球形檢定
近似卡方分配 3971.460
df 66
顯著性 0.000
根據表4-3，從眾行為問項的KMO值為0.921>0.9，且Bartlett’s球形檢定的顯著性為 0.000<0.05，因此表示“從眾行為”的問項非常適合進行因素分析。
表4-4 獨特性問項的KMO與Bartlett’s球形檢定 獨特性問項的KMO與Bartlett’s球形檢定
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Kaiser-Meyer-Olkin取樣適切性量數 0.965
Bartlett’s球形檢定
近似卡方分配 152269.814
df 378
顯著性 0.000
根據表4-4，獨特性問項的KMO值為0.965>0.9，且Bartlett’s球形檢定的顯著性為 0.000<0.05，因此表示“獨特性”的問項非常適合進行因素分析。
表4-5 預期悔恨問項的KMO與Bartlett’s球形檢定 預期悔恨問項的KMO與Bartlett’s球形檢定
Kaiser-Meyer-Olkin取樣適切性量數 0.956
Bartlett’s球形檢定
近似卡方分配 9122.859
df 120
顯著性 0.000
根據表4-5，預期悔恨問項的KMO值為0.956>0.9，且Bartlett’s球形檢定的顯著性為 0.000<0.05，因此表示“預期悔恨”的問項非常適合進行因素分析。
表4-6 產品過時恐懼問項的KMO與Bartlett’s球形檢定 產品過時恐懼問項的KMO與Bartlett’s球形檢定
Kaiser-Meyer-Olkin取樣適切性量數 0.943
Bartlett’s球形檢定
近似卡方分配 7152.949
df 120
顯著性 0.000
根據表4-6，產品過時恐懼問項的KMO值為0.943>0.9，且Bartlett’s球形檢定的顯著
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性為0.000<0.05，因此表示“產品過時恐懼”的問項非常適合進行因素分析。
表4-7 產品升級意願問項的KMO與Bartlett’s球形檢定 產品升級意願問項的KMO與Bartlett’s球形檢定
Kaiser-Meyer-Olkin取樣適切性量數 0.883
Bartlett’s球形檢定
近似卡方分配 2572.514
df 15
顯著性 0.000
根據表4-7，產品升級意願問項的KMO值為0.883>0.8，且Bartlett’s球形檢定的顯著 性為0.000<0.05，因此表示“產品升級意願”的問項適合進行因素分析。
表4-8 品牌再購買意願問項的KMO與Bartlett’s球形檢定 品牌再購買意願問項的KMO與Bartlett’s球形檢定
Kaiser-Meyer-Olkin取樣適切性量數 0.879
Bartlett’s球形檢定
近似卡方分配 2042.586
df 10
顯著性 0.000
根據表4-8，品牌再購買意願問項的KMO值為0.879>0.8，且Bartlett’s球形檢定的顯 著性為0.000<0.05，因此表示“品牌再購買意願”的問項適合進行因素分析。
表4-9 品牌轉換意願問項的KMO與Bartlett’s球形檢定 品牌轉換意願問項的KMO與Bartlett’s球形檢定
Kaiser-Meyer-Olkin取樣適切性量數 0.928
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Bartlett’s球形檢定
近似卡方分配 3157.741
df 28
顯著性 0.000
根據表4-9，品牌轉換意願問項的KMO值為0.928>0.9，且Bartlett’s球形檢定的顯著 性為0.000<0.05，因此表示“品牌轉換意願”的問項非常適合進行因素分析。
二、 因素分析
由於在本研究中發放給受測者的問卷中各個變數的問項較多，因此需要利用因素分 析萃取出部分共同因素以利後續分析。本文中使用的因素萃取方法為因素分析方法中的 主成分分析法，同時使用最大變異法進行因素轉軸。各個問項的變數因素分析結果如下：
1. 新奇追求
表4-10 新奇追求問項的因素萃取
變數問項
因素 1 2
我總是在追求新的點子與體驗 0.826
當事情變得乏味，我喜歡尋找一些新鮮和陌生的體驗 0.858
我喜歡持續改變從事的活動 0.745
我喜歡在日常生活中體驗新奇與變化 0.894
我想要在生活中體驗新穎的及體驗與眾不同的東西 0.905 我喜歡創新的產品，因為它能帶給我新鮮的體驗 0.867 我認為有創意的產品擁有我未曾見過的特色 0.821
我傾向追求新的事物 0.874
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變數問項
因素 1
我擔心智慧型手機的外型很快會過時 0.882
我擔心智慧型手機的設計很快會不夠時尚 0.917
我擔心智慧型手機很快會無法彰顯我的個人品味 0.912 我擔心智慧型手機很快會無法搭配我的身份地位 0.909
我擔心智慧型手機很快會失去話題性 0.904
我擔心智慧型手機很快會無法滿足我 0.749
特徵值 4.657
解釋變異量（%） 77.624
累積解釋變異量（%） 77.624
因素命名 心理過時恐懼
根據表4-14，在心理過時恐懼問項的構面上萃取出了一個特徵值大於1 的因素，其 特徵值為4.657。其解釋變異量為77.624%，且累積解釋變異量也為77.624%。因此本研 究將此因素命名為“心理過時恐懼”。
6. 經濟過時恐懼
表4-15 經濟過時恐懼問項的因素萃取
變數問項
因素 1
我擔心它的價值很快會降低 0.872
我擔心智慧型手機的性價比很快會降低 0.868
我擔心智慧型手機的市場價格會下降得很快 0.852
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我智慧型手機擔心它的維修成本（費用）很快會高於重新購買一 部的成本
0.832
我擔心智慧型手機的使用壽命會越來越短 0.818
特徵值 3.599
解釋變異量（%） 71.983
累積解釋變異量（%） 71.983
因素命名 經濟過時恐懼
根據表4-15，在經濟過時恐懼問項的構面上萃取出了一個特徵值大於1 的因素，其 特徵值為3.599。其解釋變異量為71.983%，且累積解釋變異量也為71.983%。因此本研 究將此因素命名為“經濟過時恐懼”。
7. 技術過時恐懼
表4-16 技術過時恐懼問項的因素萃取
變數問項
因素 1
我擔心智慧型手機的功能很快會過時 0.899
我擔心智慧型手機的規格很快會過時 0.869
我擔心智慧型手機在效能上很快會落後 0.899
我擔心智慧型手機在品質上很容易被淘汰 0.893
我擔心智慧型手機的運行系統很快會不相容 0.864
特徵值 3.915
解釋變異量（%） 78.307
累積解釋變異量（%） 78.307
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累積解釋變異量（%） 75.162%
因素命名 產品升級意願
根據表4-17，在產品升級意願問項的構面上萃取出了一個特徵值大於1 的因素，其 特徵值為4.510，其解釋變異量為75.162%。因此本研究將此因素命名為“產品升級意 願”。
9. 品牌再購買意願
表4-18 品牌再購買意願問項的因素萃取
變數問項
因素 1 我願意再次購買目前使用的品牌所推出的智慧型手機 0.914 我願意推薦目前使用品牌的智慧型手機給親朋好友 0.888 在未來我打算持續購買並使用目前使用品牌所推出的智慧型手機 0.921 我很有可能在接下來一年内再次購買目前使用品牌所推出的智慧
型手機
0.750
我很有可能在接下來的兩年内再次購買目前使用品牌所推出的智 慧型手機
0.897
特徵值 3.839
解釋變異量（%） 76.780%
累積解釋變異量（%） 76.780%
因素命名 品牌再購買
意願
根據表4-18，在品牌再購買意願問項的構面上萃取出了一個特徵值大於1 的因素，
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其特徵值為3.839，其解釋變異量為76.780%。因此本研究將此因素命名為“品牌再購買 意願”。
10. 品牌轉換意願
表4-19 品牌轉換意願問項的因素萃取
變數問項
因素 1 對我來說，使用其他品牌的智慧型手機很困難 0.836 對我來說，更換至其他品牌的智慧型手機很麻煩 0.879 對我來說，更換之其他品牌的智慧型手機的時間成本、金錢成本和
適應成本很高
0.854
我覺得我離不開目前使用的智慧型手機品牌 0.867
收集其他品牌的智慧型手機產品信息會花費很多時間 0.763 我懷疑其他品牌的智慧型手機是否能與現在使用的品牌一樣滿足
我
0.833
我目前不會想要更換至其他品牌的智慧型手機 0.792 我未來不會考慮更換至其他品牌的智慧型手機 0.855
特徵值 5.589
解釋變異量（%） 69.857%
累積解釋變異量（%） 69.857%
因素命名 品牌轉換意
願
根據表4-19，在品牌轉換意願問項的構面上萃取出了一個特徵值大於1 的因素，其
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特徵值為3.839，其解釋變異量為76.780%。因此本研究將此因素命名為“品牌轉換意 願”。