綜合項目分析

本研究使用 SPSS 套裝軟體之分析工具，先將整體問卷資料進行 KMO 抽樣 適當性檢定及 Bartlett 球面性檢定，結果如表 12，此二步驟用意主要於利用相關 係數矩陣運算進而判斷因素分析之適當性，此兩項統計量數之基本原理皆根據淨 相關係數(partial correlation)；在 Bartlett 球面性檢定中，當變項間具共同因素時，

任二變項間之淨相關係數便呈現極低數值，以 0 為最佳情形。另外 KMO 抽樣適 當性統計量之値於 0 至 1 之間，其値越接近 1，表示變項間相關越高，抽取共同 因素效果越好。經檢定，本研究 Bartlett 球面性檢定顯著性為 2.0355E-198，其値 極小，可視為極具相關(Hair et al., 1998)；而 KMO 抽樣適當性統計量則為 0.833，

此數值已可達到 Kaiser 判斷標準之優良適足性(Kaiser, 1970, 1974; 王保進 2004)。

表 12 KMO 與 Bartlett 檢定表

KMO 與 Bartlett 檢定

Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數。 0.833368179 Bartlett 球形檢定 近似卡方分配 1266.213562

自由度 105

顯著性 2.0355E-198

而後根據表 13 綜合統計部份進行五類九項之綜合項目分析，其分析方法詳 細如下所示：

（1）遺漏檢驗：其目的係針對所有變項發生遺漏之情形進行剔除之檢定，

若有遺漏項目則需將該變項剔除，故標準遺漏値採用 0 作為刪除門檻。

（2）敘述性統計分析：為了解樣本的基本特徵，對受測樣本的基本資料以 及對智慧型住孛建設公司之認知進行敘述性統計分析，包括帄均值、標準差、偏 態係數等。本研究中依其重要性編排順序選項 5~選項 1，故帄均值採用大於中間 值 2.5 為佳，故以帄均數 2.5 為刪除門檻。至於標準差理論上值越大越好，故本 研究訂定標準差應大於 0.8 較可判斷該項目之優劣，偏態係數依照王保進(2004) 指出應取大於 0.5 為佳，相關基礎敘述性統計分析結果則詳如表格 12 所示。

表 13 綜合統計項目分析表

（3）極端組比較 T 檢定：為使問卷各題目中能抽調出最具代表影響智慧型 住孛各構面之題項，可作為衡量整合程度之重要依據，故以獨立樣本 T 檢定方 式，於各構面中找出顯著性最佳之題項，因其初始假設為不相關，故極端檢定 T 檢定雙尾顯著性值越小代表其相關性越顯著，本研究以 0 做為選取標準以求得 極相關變項(邱皓政, 2000)。

（4）同質性檢驗：求出各變項之相關係數、獨立變項適切性量數 MSA 及 其 KMO 指數代表所有變項整體之取樣適當性，因素分析法主用於簡化資料之構 念，將一群相互關係之變數濃縮或減化為少數相互獨立因素。而本研究所採主成

問題 1 問題 2 問題 3 問題 4 問題 5 問題 6 問題 7 問題 8 問題 9 問題 10 問題 11 問題 12 問題 13 問題 14 問題 15 綜合統計

帄均值 1.87 1.61 1.95 1.79 1.49 2.32 2.29 2.23 1.98 1.62 1.83 2.01 2.00 2.60 2.47 標準差 1.00 0.86 0.81 0.81 0.72 0.97 0.86 0.90 0.91 0.87 0.95 0.87 1.06 1.07 0.92 變異數 0.99 0.75 0.65 0.66 0.52 0.93 0.73 0.81 0.84 0.76 0.90 0.76 1.12 1.14 0.84 峰度 0.69 2.49 -0.36 0.44 2.97 0.21 0.48 -0.16 0.14 2.25 1.79 1.23 0.50 -0.28 0.14 偏態 1.08 1.57 0.49 0.85 1.60 0.57 0.48 0.46 0.75 1.52 1.32 0.93 1.01 0.43 0.45

分分析法與直交最大變異法轉軸，原則上取出特徵值（Eigenvalues）大於 1 之 因素(Kaiser,1959; Hair 1996)，並參考坡度考驗之結果為變數選取標準，而後進行 因素負荷量之檢定。文獻指出ㄧ般因素負荷量及相關係數均選取大於 0.3 者，而 MSA 則選取大於 0.7 者則較具理想(邱皓政, 2000; 王保進, 2004)。

表 14 九項統計法分析結果表

項目 遺漏檢驗 帄均數 標準差 偏態 T 檢定 相關 因素負荷 適切性量數 MSA α 值 累計數

問題 1 0 3.129 0.996 1.080 0 0.563 0.539 0.887 0.841 0

問題 2 0 3.391 0.865 1.574 0 0.549 0.709 0.846 0.842 0

問題 3 0 3.052 0.808 0.490 0 0.546 0.460 0.905 0.843 1

問題 4 0 3.215 0.813 0.850 0 0.485 0.353 0.864 0.845 0

問題 5 0 3.506 0.720 1.596 0 0.403 0.354 0.852 0.849 1

問題 6 0 2.682 0.966 0.570 0 0.520 0.354 0.897 0.843 0

問題 7 0 2.708 0.856 0.479 0 0.534 0.492 0.867 0.843 1

問題 8 0 2.773 0.902 0.457 0 0.540 0.417 0.870 0.842 1

問題 9 0 3.017 0.914 0.751 0 0.689 0.588 0.901 0.834 0

問題 10 0 3.378 0.873 1.522 0 0.632 0.511 0.920 0.838 0

問題 11 0 3.167 0.948 1.321 0 0.336 0.865 0.631 0.854 1

問題 12 0 2.991 0.871 0.931 0 0.339 0.635 0.655 0.853 1

問題 13 0 3.000 1.059 1.011 0 0.493 0.407 0.873 0.845 0

問題 14 0 2.403 1.067 0.433 0 0.364 0.289 0.815 0.853 3

問題 15 0 2.532 0.919 0.508 0 0.381 0.252 0.843 0.851 1

2.5 以下 0.8 以下 0.5 以下 0 以上 0.3 以下 0.3 以下 0.7 以下 0.8 以下

（5）一致性檢定：以 Cronbach＇s α 係數來檢定在因素分析後所抽調出的 構面是否具內部一致性，而判定的標準為 α 值在高於 0.7 之情況下，則具高信 度；α 值在小於 0.3 的情況下，則為低信度。因此，本研究針對回收問卷做因 素分析後，分別對建立弱勢族群使用之智慧型住孛影響因子所萃取之向度做一信 度之分析。其標準值應採高信度即大於 0.7(王保進, 2004)。

經過五類九項之統計分析，其結果如表 14 所示，並依照上節所採用之項目 分析判斷方式標準檢核可能剔除之變項，並將可能剔除數累計於後；其中第 14 題社區住戶互動與娛樂性之累計數為 3 項指標不理想，且同質性檢驗亦僅接近標 準邊緣，因此予以刪除；另第 3、5、7、8、11、12 與 15 僅ㄧ項指標出現警訊且

亦屬於標準邊緣，故可依研究需要選擇剔除或保留。本研究僅將第 14 項剔除，

再針對此 14 項因子重複項目分析，結果均符合標準，因此剩餘之 14 題變項皆視 為重要之建立弱勢族群智慧型住孛影響因子。