三、理論架構與研究方法
2. 結構模式建立
此階段是要評估結構模式的參數，同時以最大概似法來求得標準化的數 據，一方面進行各項的假設檢定，另一方面得出最終模式，來觀察品牌體驗對 品牌聯想、品牌個性、品牌態度的影響，進一步又如何影響品牌形象，最終對 品牌關係的影響如何。
利用Box Cox 3.RMSEA<0.05 等同模型診斷
本研究除了驗證假設模式(Hypothesized Model)之外，仍根據學者建議找出等同模 式(Equivalent Model)，再與假設模式比較以決定本研究之最終模式。
3.3.5.2 品牌體驗型式對品牌關係構面的影響
根據Hair et al. (1998)觀點，當研究者對兩組研究變數間的關係所知有限時，應採 用兩階段步驟進行分析。首先是應用典型相關分析確認兩組變數(獨立變數與依變數)之 關係是否顯著相關，然後再將這些變數進行廻歸分析(i.e. Hult, Ferrell, and Schul 1998;
Lucas and Ferrell 2000)。雖然學者認為品牌關係能由品牌體驗加以形成(Franzen 1999, Keller 2001)，但是學者並未實證探究消費體驗與品牌關係建立之關聯性(Park & Kim 2001; Park et al 2002)。所以本研究採用 Hair et al. (1998)觀點提出之兩階段步驟將以分 析。必須補充說明的是本研究在進行兩階段分析步驟前，首先進行多元共線性之分析。
歸納以上所述，本研究利用以下方法進行資料分析。
仍必須說明的是，如果採典型之多元廻歸分析乃是採用一組獨立變數以產生單一 廻歸方程式。而更有效的方法是採用階層廻歸由一組資料集中萃取資訊，它亦是一種多 元廻歸之方法，階層之型式乃是採用依照預設次序的累積方法進入，而每一個獨立變數 加入後將計算其△R2。獨立變數之完整的階層步驟是由一列系MRC 分析所組成，下一 階段比上一個階段多投入一個或一組變數(Cohen and Cohen 1983)。本研究採用三組變數 進行階層步驟以瞭解人口統計變數、個別體驗(感官、情感與思考)及共享體驗(行動與關 聯)三組變數對品牌關係構面之邊際影響效果。R2的差異值(△R2)估計被用來評估整體效 果。歸納來說本研究採用以下之資料分析方法。
1. 相關分析檢視品牌體驗與品牌關係構面是否存在多元共線性。
2. 正準相關分析(Canonical Correlation):找出品牌體驗與品牌關係構面的最佳線 性組合函數，以顯示品牌體驗與品牌關係構面兩組變數間具有顯著相關，俾能 進行以下階層迴歸分析(Hierarchical Regression)。
3. 階層迴歸分析(Hierarchical Regression)：本研究將人口統計變項當做第一階段 的自變數，第二階段再增加個別體驗(感官體驗、情感體驗及思考體驗)，最後 再增加共享體驗(行動體驗及關聯體驗)，加以觀察這些自變項對品牌關係的六 個構面影響如何，同時再將品牌關係構面評分加總得出品牌關係品質(Brand Relationship Quality; BRQ)，最後重覆以上所述三階段投入步驟加以驗證五種體
驗類型(感官體驗、情感體驗、思考體驗、行動體驗及關聯體驗)對品牌關係的 影響是否顯著。
3.3.5.3 單一品牌體驗與負面感官搭配正面體驗類型對品牌關係與行為品牌權益的影響
本研究利用以下方法進行資料分析1. T 檢定：分析組內設計時衡量品牌關係的水準、品牌忠誠度及價格溢酬是否有 所增加。
2. 常態性滿足檢定：檢視各組體驗來源的樣本資料是否具有常態性。
3. 變異數一致性檢定：檢視各組體驗來源的樣本資料之變異數是否相等。
(1) 常態性滿足：採 Hmax Test (將最大的變異數與最小的變異數相除加以比較) 方法。
(2) 常態性未滿足：採 Brown-Forsythe Test。
4. ANOVA 檢定 (MANOVA) ：檢定不同體驗來源在品牌關係，品牌忠誠及價格 溢酬是否有差異。
(1) 常態性滿足：變異數不一致時，採 Welch’s Method。
(2) 常態性不滿足：變異數不一致時，採無母數方法 (Nonparametric Method)。
5. 事後比較檢定：採 Tukey 檢定分析不同實驗組的品牌關係、品牌忠誠及價格溢 酬是否有顯著差異。
6. ANCOVA(共變數分析)：在控制消費者參與這項變數後，再觀察不同體驗型式 來源與組合對品牌關係，品牌忠誠及價格溢酬的影響如何。
7. 多變量迴歸(單變量迴歸)：在各實驗組一~十來看品牌關係對品牌忠誠度及價格 溢酬的影響如何。