第四章 實證研究結果
4.2 因素分析
4.2.2 統計分析與模式檢定
本研究分析樣本個數為 233 個，其平均值最高為 4.4159、最低為
2.7039，標準差最高為 1.1266、最低為 0.7762。
以 S01 為例其平均數 4.4159，標準差 0.8175，表示受訪者的表態 區間主要為 3.5984 至 5 之間，亦即多數受訪者是持肯定正面的態度。
以 C01 為例其平均數 3.8627，標準差 0.8190，表示受訪者的表態區間 主要為 3.0437 至 4.6817 之間，即多數受訪者是持肯的態度。另以 B01 為例其平均數 3.8112，標準差 0.8801，表示受訪者的表態區間主要為
4.6913 至 4.6973 之間，即多數受訪者是持肯定態度。
4.2.3 整體整體整體 KMO 檢定情形整體 檢定情形檢定情形 檢定情形
本研究因素分析使用 KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）及 Bartlett’s 球 形檢定進行檢驗。陳正昌（2004）指出，KMO 是利用多變項相關係 數之平方和與各淨相關係數平方和之比率，決定是否適合進行因素分 析。
在因素分析中，各變項的淨相關係數愈大表示共同因數愈少，故 此一比率正好反映出各變項共同因素的多寡。KMO 的值會介於在 0 - 1 之間，當 KMO 值愈大時，表示變項間的共同因素愈多，愈適合進行 因素分析。
陳正昌（2005）指出「Kaiser 與 Rice（1974）謂，KMO＜0.50 時，
即不宜進行因素分析，KMO≧0.90 非常適合進行因素分析」。其餘
KMO 值與因素分析式用情形，如表 4-9 所示：
表 表 表
表 4 – 9 KMO 值與因素分析值與因素分析值與因素分析值與因素分析
KMO 值值值 值 因素分析運作分析因素分析運作分析因素分析運作分析因素分析運作分析
KMO≧0.90 為極佳
0.80≦KMO＜0.90 為佳
0.70≦KMO＜0.80 屬尚可
0.60≦KMO＜0.70 屬普通
0.50≦KMO＜0.60 為不理想
KMO＜0.50 時 不宜進行因素分析
資料來源：陳正昌（引自 Sharma,1996）
本研究全體樣本初始變項的 KMO 值為 0.902，已經＞0.90，表示 非常適合進行因素分析；經修正剔除問項後之修正變項的 KMO 值為
0.915，也超過 0.902 更接近 1，充分顯示本樣本非常適合進行因素分
析。Bartlett 的球型考驗，也是在考驗變項間是否有共同因素存在。本
研究全體樣本初始變項的 Bartlett’s 球形檢定卡方值為 9420.574（自由 度為 1176）；篩選後之修正變項的 Bartlett’s 球形檢定卡方值為 6661.003（自由度為 666），計算結果如下表 4-10 所示，已達顯著水準，表示 母體群的相關矩陣有共同因素存在，適合進行因素分析。
表 表表
表 4 – 10 初始初始初始初始變項與修正變項變項與修正變項變項與修正變項變項與修正變項之之之之 KMO 與與與與 Bartlett’s 檢定檢定檢定檢定 初始初始初始
初始 修正變項修正變項修正變項修正變項 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性數 0.902 0.915
近似卡方分配 9420.574 6661.003
自由度 1176 666
Bartlett’s
顯著性 0.000 0.000
資料來源：本研究整理
本研究使用主軸因素法來進行因素分析。陳正昌等（2005）指出，
由於主軸法的共同性估計是採內定格式的 SMC 法，故某一變項的最 初共同性乃是其他變項對於該變項進行多元回歸分析時的 R2。本研究 變項共同性是取萃取後的共同性而非初始共同性。
因素個數的選取係根據 Kaiser 的原則：保留特徵值大於 1 的因 素，以及刪除因素負荷量小於 0.5 的變數，故本研究採七項因素較適 宜。本研究因素陡坡圖，如圖 4-1 所示：
圖圖
圖圖 4 – 1 住宅物業服務需求因素陡坡圖住宅物業服務需求因素陡坡圖住宅物業服務需求因素陡坡圖住宅物業服務需求因素陡坡圖 資料來源：本研究整理
本研究因此將無關、不顯著、無意義、線性重合等問項予以剔除，
分別為保全類的第 2.7 題之問項、清潔第 5.7.8.9.10.11 題之問項、生活 第 7.8.12.13 題之問項，計 12 題的問項，保留 37 題的問項。
再以最大變異法（Promax）進行轉軸，使各物業服務屬性之變數 的因素負荷值（Factor Lording）能夠更正確的歸類在各因素中，並達 到各變數間獨立的效果，最後依據該因素之問項文意及負荷量予以命 名。
Har Jr.等人（1998）就認為因素負荷量在+-.30 以上是最低標準；
+-.40 以上是較重要的變項；+-.50 以上則可以視為非常重要的變項。
本研究修正問項之總解釋變異量，如表 4-11 所示。各因素變異量之說 明，請參閱 4.2.4（第 60 頁至 65 頁）。
表表表
表 4 – 11 修正修正修正修正問問問問項項項項之之之之總解釋變異量總解釋變異量總解釋變異量總解釋變異量
資料來源：本研究整理
本研究住宅物業服務需求樣式矩陣，如表 4-12 所示：
表表
表表 4 – 12 住宅物業服務需求住宅物業服務需求住宅物業服務需求樣式矩陣住宅物業服務需求樣式矩陣樣式矩陣樣式矩陣表表表表 因素因素因素
因素 問題
問題 問題 問題
1 2 3 4 5 6 7
S03 .806 -4.253E-02 -6.879E-02 .133 -.173 -6.443E-02 .178
S04 .784 -4.056E-02 -8.170E-02 -9.487E-02 -5.676E-02 -3.597E-02 .440
S01 .743 6.135E-02 8.304E-02 -9.485E-03 -.102 3.843E-02 -3.715E-02
C01 .737 -.103 -7.328E-03 4.311E-02 -5.162E-02 .165 .127
C02 .683 -6.323E-02 -1.844E-02 8.743E-02 5.718E-02 6.646E-02 7.852E-02
L01 .664 2.316E-02 7.977E-02 -.136 -4.822E-02 .341 -.235
C03 .652 -4.569E-02 1.020E-03 .118 9.021E-02 -3.246E-02 .111
L02 .555 .478 .124 -.103 -.143 -8.744E-02 -4.068E-02
C04 .477 3.947E-02 .212 -.296 .133 .185 4.490E-02
S10 .415 .107 -5.375E-02 .297 .198 -8.857E-02 8.851E-04
L06 -8.545E-02 .802 -8.901E-02 -1.686E-02 2.536E-02 1.328E-02 .162
L09 -.145 .784 -3.181E-02 2.690E-02 -.161 .219 .142
L03 .201 .749 -1.720E-02 .192 3.722E-03 -.210 -3.147E-02
L04 7.115E-02 .730 -3.459E-02 4.361E-02 .121 -2.586E-02 -.178
L10 -.222 .726 8.401E-02 -.112 -9.918E-03 .243 .191
L05 .137 .521 -4.654E-04 -.122 .274 -4.979E-02 4.452E-02
L14 7.939E-02 -.172 .886 .133 8.255E-02 -3.501E-02 -.116
L15 9.801E-02 -2.870E-02 .850 9.966E-02 5.779E-02 -6.846E-02 -9.074E-02
L16 -.134 -6.909E-03 .717 8.320E-02 9.454E-02 .155 .106
L11 -.179 .333 .483 4.427E-02 -.102 .200 .148
C06 8.892E-02 -9.341E-02 .360 .152 -9.492E-02 .144 .320
S08 5.774E-02 -8.626E-02 .169 .750 3.392E-04 -3.089E-02 .214
S09 -7.171E-02 .125 .190 .735 .103 -9.629E-02 1.255E-02
B01 .103 -.145 3.126E-02 .687 -.129 .450 -2.566E-02
S11 5.358E-02 3.496E-02 -1.892E-04 .682 4.333E-02 1.636E-02 .238
S14 -9.391E-02 -1.545E-02 .157 -2.376E-02 .940 -7.708E-02 -4.837E-02
S15 1.882E-02 -4.706E-02 6.212E-02 -6.445E-02 .877 3.922E-02 -4.573E-03
S13 -.192 9.806E-02 -8.333E-02 .163 .873 3.686E-02 4.926E-02
S12 5.529E-02 -1.024E-03 -.104 .267 .666 7.811E-02 -2.192E-02
S16 1.498E-02 -7.918E-02 3.405E-02 -.168 .548 .154 .290
B06 -3.674E-02 -1.513E-02 .231 -5.562E-02 2.574E-02 .690 6.785E-02
B04 .183 .163 9.724E-02 -6.229E-02 2.455E-02 .616 -.261
B03 .201 7.656E-02 -.174 .180 .103 .560 -.136
B05 4.577E-02 1.802E-02 .199 5.475E-02 -8.649E-02 .534 1.950E-02
B02 .316 -4.895E-03 -.249 .184 .106 .488 -4.719E-02
S06 5.253E-02 .172 2.801E-02 .371 -8.412E-02 -.124 .656
S05 .450 .128 -2.419E-02 -.106 .162 -.157 .518
資料來源：本研究整理
信度（Reliability）即可靠度，是指一份測驗所測結果的可信度或 穩定性，也就是同一群受測者再同一份測驗上，測驗多次的分數要有 一致性（陳順宇，2000）。一般而言，Cronbach’s α 信賴係數大於 0.7 時表示信度值相當高，若在 0.7 與 0.6 之間則尚可接受，若比 0.5 低時 則表示信度低。
本研究之 α 值介於 0.6131 至 0.9093 之間，標準化信度 α 值介於
0.6146 至 0.9130 之間，故本研究問卷的可信度高。
本研究 Cronbach’s α 值，如表 4-13 所示：
表表
表表 4 – 13 Cronbach’s α 值值值 值
因素因素
因素因素 信度信度信度信度 α 值值值值 標準化信度標準化信度 α 值標準化信度標準化信度 值值 值 信度值信度值信度值信度值
因素 1 0.9093 0.9130 相當高 因素 2 0.8838 0.8857 相當高 因素 3 0.8684 0.8628 相當高 因素 4 0.8614 0.8637 相當高 因素 5 0.8807 0.8884 相當高 因素 6 0.8358 0.8389 相當高 因素 7 0.6131 0.6146 尚可接受
資料來源：本研究整理
4.2.4 解釋變異量解釋變異量解釋變異量 解釋變異量
本研究經過因素分析後共萃取出七個物業服務需求因素，第一個 因素的變異量即達 39％，可解釋超過三分之ㄧ的物業服務內涵；第二 個因素的變異量為 7％，累計變異量達 47％：第三個因素的變異量為
5％，累計變異量達 53％，可解釋超過二分之ㄧ的物業服務內涵：第
四個因素的變異量為 3％，累計變異量達 56％：第五個因素的變異量 為 2％，累計變異量達 59％：第六個因素的變異量為 2％，累計變異 量達 61％：第七個因素的變異量為 1％，累計變異量達 63％。本研究因素分析累積解釋變異量達 63％，可解釋將近三分之二的 物業服務內涵，其他未能解釋部份應該還有其他尚未開發出來的物業 服務項目，這部份有待後續研究者加以探討。
以下分別說明七個因素之 Cronbach’s α 值與變異量情形，因素 1 如表 4-14 所示、因素 2 如表 4-15 所示、因素 3 如表 4-16 所示、因素
4 如表 4-17 所示、因素 5 如表 4-18 所示、因素 6 如表 4-19 所示、因
素 7 如表 4-20 所示。表表
14.627，解釋變異量為 39.53％。
因素 1 幾乎解釋了大部分的住宅物業服務需求之內涵，其十個變
表表
表表
表表
表
4.3 集群分析集群分析集群分析集群分析
本研究使用「華德法」（Ward Method）即最小變異數法（Minimum
Variance Method）來進行集群分類。此法先將每一個事物視為一集群，
然後將各集群依序合併，合併之順序完全視合併後集群之組內總變異 數（Total within-groups varance）之大小而定。凡組內總變異數產生最 小增量的事物即予優先合併，愈早合併之事物表示其間之相似性愈高。
本研究華德法及群樹狀圖，如圖 4-2。
圖圖
圖圖 4 – 2 華德法集群分析樹狀圖華德法集群分析樹狀圖華德法集群分析樹狀圖華德法集群分析樹狀圖 資料來源：本研究整理
2 1
3
4
5
4.3.2 集群因素均值集群因素均值集群因素均值 集群因素均值
本集群在因素 7「頂級門禁服務」因素的平均值為 3.4，雖超過全 體平均值的 3.2，但稍低於集群 2 的 4.0，在五個集群中排名次高。
本集群在因素 6「機電專業服務」因素的平均值為 3.6，稍低平均 值 3.7，在五個集群中排名第三。
本集群在因素 3「尊貴物業服務」因素的平均值為 1.9，遠低於全 體的平均值 2.9；因素 4「付費加值安全」因素的平均值為 1.9，遠低 於全體的平均值 3.8，這二項住宅物業服務需求因素的平均值，都是五 個集群排名的最後一名。
綜合而言，集群 1 有三項住宅物業服務需求因素的平均值排名為 第一；有一項住宅物業服務需求因素平均值排名為第二；有一項住宅 物業服務需求因素平均值排名為第三；有二項住宅物業服務需求因素 的平均值排名為最後一名，且二項的平均值都是最低，可說反差非常 大。代表集群 1 對於住宅物業服務有強烈的需求，尤其是人力素質的 要求非常高，因為住戶或社區多有配置專人服務，因此對於加值付費 服務需求不高。四點說明如下：
（1）集群 1 對於因素 1「基本物業服務」、因素 2「管理員專業」、因 素 5「保全員專業」等三項住宅物業服務需求因素平均值都排名 第一，代表本集群的住戶對於這三項物業服務的需求為最高、
表現在嚴格要求現場人員確實做好這三項服務。充分反應集群 1 的住戶對於基本服務與管理人員及安全人員是採用最高的標 準。
（2）集群 1 對於因素 3「尊貴物業服務」、因素 4「付費加值安全」等 二項住宅物業服務需求因素平均值排名第五，充分反應集群 1 的住戶對於尊貴物業服務與付費加值安全的需求為最低。
一般人多以為豪宅住戶收入高、社經地位高，是最有能力負擔 付費的服務，幾乎所有櫃檯服務都針對豪宅住戶，而本研究的 數據卻顯示雲端豪宅住戶不認為「尊貴物業服務」與「付費加 值安全」二項住宅物業服務是必要的，足見付費服務的項目選 擇性高替代性強，這個結果與大眾對於雲端豪宅住戶的認知有 很大的落差，是本研究發現非常有趣的現象。
先分析集群 1 的住戶不需要尊貴物業服務的可能解釋：集群 1 的住戶的經濟條件非常寬裕，且多有專屬佣人，而在理財、法 律方面也有專業顧問提供服務，因此對於加值付費或到府服務 的需求反而不高。
集群 1 的住戶不需要付費加值安全服務的可能解釋：集群 1 的 住戶對於門禁安全管理及人員素質的標準最高，門禁絕對是 24 小時的管理，所以不需要再付費進行加值安全的服務。
（3）集群 1 的住戶對於因素 7「頂級門禁服務」這一項需求的排名為 第二，這是因為該等社區建造時，就已經配備各項最先進的硬 體設備設施，且屋齡在三年內，所以集群 1 的住戶對頂級門禁 服務需求的排名在集群 2 之後。
（4）集群 1 對於因素 6「機電專業服務」這一項需求的排名為第三，
這是因為集群 1 的住戶居住的社區場多配有專業機電人員，另 方面該等住戶也不希望陌生人可輕易進入房舍，所以集群 1 的 住戶對機電專業服務服務的需求排名在集群 2、集群 3 之後。
集群集群集群
集群 1 建議命名為建議命名為建議命名為：建議命名為：：：「「「雲端「雲端雲端高標準雲端高標準高標準需求高標準需求需求型需求型型」型」」。」。。。代表最頂級豪宅的物
集群 1 建議命名為建議命名為建議命名為：建議命名為：：：「「「雲端「雲端雲端高標準雲端高標準高標準需求高標準需求需求型需求型型」型」」。」。。。代表最頂級豪宅的物