第三章 研究方法
第三節 統計分析方法
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第三節 統計分析方法
本研究以 SPSS for MS Windows 10.0 中文版為資料分析工具，所使用的統計方法包 括：量表信度、效度分析、成對樣本 t 檢定、雙因子變異數分析與複迴歸分析等。本研 究之顯著水準分為三個層次，分別是：***表示 P<0.01，**表示 P<0.05，*表示 P < 0.1。
分析方法與研究架構的關係如圖 3-15 所示。
圖 3-15、分析方法與研究架構關係圖
(資料來源：本研究整理)
3.3.1 信度與效度分析
1. 信度分析
信度(reliability)意指一種衡量工具的精確性或是正確性，其意義主要有二：(1)穩定性 (stability)，(2)一致性(consistency)。所謂「穩定性」建立於欲衡量的對象具有穩定表 現的前提之下，在不同的時間點對相同對象進行重複衡量，應可得到相當一致的結 果；而「一致性」的基本概念在於用來估計同一變數的各項衡量項目間應具有高度 的相關，進而反映出各個衡量項目的內部同質性(internal homogeneity)，例如：折半
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Cronbach’s α 係數檢驗量表信度，一般認為在基礎研究中，Cronbach’s α 值要達到 0.8 以上才可接受；在探索性研究中，若Cronbach’s α 值在 0.7 以上即為高信度，具有可 量與相關型態來探求效度，可區分為三大主要類型：內容效度(content validity) 、效 標關聯效度 (criterion-related validity) 和建構效度(construct validity)。而本研究討論 內容效度與建構效度。 效度的方式，分別是「收斂效度(convergent validity)」和「區別效度(discriminant validity)」。其中，「收斂效度」是指來自相同構面的項目，彼此之間的相關程度要 高。「區別效度」則是指不同的兩個構面，彼此之間相關的程度要低。‧ 國
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3.3.2 成對樣本 t 檢定
成對樣本 t 檢定(paired-samples t-test)用在兩組受測者不獨立，而只有一組受測者，
採用重複量數設計方式，讓同一組受測者重複接受不同的實驗處理，然後讓同一組受測 者接受實驗處理的前後測，因為是同一組受測者，在不同處理的反應中會有某種程度的 關聯，此種樣本設計稱為相依樣本，在統計方法應用上，應使用相依樣本的 t 檢定法(吳 明隆，民 92)。本研究利用成對樣本 t 檢定的方式來進行分析，證明受測者在第二次參 訪操作型的網路商店，會比第一次參訪基礎型的網路商店時，擁有較高的信任信念及信 任態度。
3.3.3 基本敘述統計
利用敘述統計的方法，在問卷回收後，針對回收的樣本做初步的分析，包括性別、
年齡、學歷、職業、教育程度、最近一次在網路消費的時間等，來瞭解此樣本的基本的 統計分佈與網路購物的使用情形。
3.3.4 變異數分析
變異數分析乃是利用樣本資料來比較不同的實驗變數，以檢驗不同實驗變數水準是 否導致不同的結果。變異數分析的主要概念是將造成平均數的總變異的原因分解成兩大 獨立來源，分別為可解釋的變異與不可解釋的隨機變異，並藉由這兩種變異的比較來決 定拒絕或接受虛無假說。依據實驗者所控制調整的因子數目，可再分為單因子變異數分 析(one-way ANOVA)、雙因子變異數分析(two-way ANOVA)與多因子變異數分析(k-way ANOVA)等。本實驗的自變項有兩個因子，依照結構性確保因素(互惠／承諾／社會驗證
／權威／好感／稀有性)和參訪順序(網路商店 A 為基礎型網站、網路商店 B 為操作型網 站／網路商店 B 為基礎型網站、網路商店 A 為操作型網站)的不同，共有 6 × 2 = 12 種 不同組合的處理。因此，本研究採用雙因子變異數分析進行檢驗。如此一來，我們可以 檢驗各因子的主要效果(main effect)與各因子之間的交互作用(interaction)。
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3.3.5 複迴歸分析
迴歸分析(regression analysis)可以分為簡單迴歸分析(simple regression)和複迴歸分 析(multiple regression)，簡單迴歸分析是用來探討一個自變數和一個依變數的關係；複 迴歸分析(或稱多元迴歸分析)則是用來探討多個自變數和一個依變數。本研究要探討的 是六種「信任信念」相關的自變數(認知診斷／認知保證／認知信心／認知能力／認知 可靠／認知嚮往)與依變數「信任態度」之間的關係，故複迴歸分析為一適合的方法。
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在 360 位實驗樣本中，男性的比例(63.6%)較高於女性的比例(37.4%)；礙於召集受 測者的難度，因此樣本大多以本校(國立政治大學)有網路購物經驗的學生為主，年齡主