本研究主要目的在於探討行動支付 LINE Pay 對於科技接受模式(TAM)中 的認知有用性及認知易用性、使用態度及使用意圖之間的關聯性，並對受訪者 提供之相關資料進行統計分析，以檢定本研究之各項假設是否成立。本研究以 網路問卷方式進行發放，將回收問卷進行整理，將 311 份有效問卷進行敘述性 統計分析、信度分析、效度分析及廻歸分析。
一、敘述性統計分析
1.基礎社會變項
在有效樣本數 311 份樣本中，男性共有 97 人，佔有效問卷的 31.2%，女性 則是共有 213 人，佔有效問卷數的 68.7%。年齡層則是 25 歲以下最多，比例為 56.9%，其次為 26~35 歲，比例為 22.5%。在問卷答題者教育程度分佈上，大學 佔所有比例之最高共有 188 人，達到 60.4%。每月平均所得收入方面，每月平 均所得收入 20,001 至 30,000 有 118 人，佔整體比例 37.9%，為每月平均所得 收入最多數之族群，基本資料特徵整理描述如表 4-1。
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資料來源：本研究整理
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2.知覺有用性知覺易用性之敘述性統計
科技接受理論(TAM)中的知覺易用性及知覺有用性之敘述性統計分析知覺 易用性及知覺有用性此兩個構面屬於科技接受理論中的構面，因此在敘述性統 計時，將兩個部分的結果同時呈現於科技接受理論敘述性統計分析中。表 4-2 第一部分為知覺有用性之敘述性統計分析，在知覺有用性部分共有五個題項，
平均值介於 1.83 到 2.37 之間，皆小於 3，可知大部份之受訪者對於認知有用 性之五個題項採同意到普通的認同程度；在標準差的部分，五個題項之標準差 也皆小於 1，可見在知覺有用性的題項中，受訪者的看法是較為一致的。
在知覺易用性部分共有四個題項，平均值介於 1.96 到 2.21 之間，顯示出 在知覺易用性的題項中，大部分受訪者抱持同意到普通的認知程度;在題項中標 準差皆小於 1，表示在知覺有用性部分受訪者看法也是較為一致的。
綜上所述，受訪者對於科技接受理論中的知覺有用性及易用性此兩個部分 的九個題項，大多抱持同意到普通的認知程度，且對於這些題項的看法大致上 是一致的。
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3.採用態度之敘述性統計
由表 4-3 可知，在採用態度構面的平均值介於 2.08 到 2.27 間，顯示出在 受訪者在採用態度的四個題項中，大部份採同意的認知程度，標準差皆小於 1，
表示在採用態度部分受訪者看法是一致的。
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4.使用意向
由表 4-4 可知，在使用意向構面的平均值介於 2.13 到 2.66 間，顯示出在 使用意向的五個題項中，大部分受訪者抱持同意到普通的認知程度；標準差皆 小於 1，則表示在使用意向部份的受訪者看法是一致的。
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二、信度、因素分析
本研究針對「知覺有用性」、「知覺易用性」、「採用態度」及「使用意向」
等四個構面，進行信度分析與因素分析。
本研究採用 Cronbach α來做為衡量問卷中各構面之信度指標，以檢視各 構面的題項內部一致性程度，各衡量問項的建構效度皆大於 Bagozzi & Yi(1988) 所建議的 0.7 標準值。考驗後的結果發現 Cronbach α信度係數在知覺有用性 下為 0.901；知覺易用性下為 0.932；採用態度下為 0.917；使用意向下為 0.919。由於各構面的 Cronbach α信度係數均高於 0.7，顯示本研究的問卷量 表具有相當高的信度，如表 4-5。
而因素分析主要目的為確保各構面中所包含題項之內部一致性，並且使問 卷受訪者提供之資料得以濃縮，以便更進一步研究各構面間的相互影響程度。
本研究採主成分因素分析法及最大變異數旋轉法萃取主要之面向因素。在分析 過程中以 Kaiser(1970)提出的標準，先以 KMO 取樣適合性檢定
(Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy)來確定資料是否適合做 因素分析。再進一步由以下標準判斷因素是否適合進行因素分析:因素負荷量大 於 0.6、各變數權重之特徵值(eigenvalue)大於 1，累積解釋變異量大於 60%為 基準，KMO>0.5，符合以下標準始適合進行因素分析。
1.信度分析
本研究以 Cronbach’s α係數檢定問卷之信度，其信度分析如表 4-5 所示，
各構念之α係數皆在 0.901 以上，顯示本問卷頗具信度。
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2.效度分析
本研究建構效度的驗證則採取因素分析，有效樣本經 Bartlett 球型檢定與 KMO 取樣適當性檢定後，以主成份分析法，將每個量表以固定萃取一個因素進 行。研究架構中各觀察變數結果整理如表 4-6，四個研究構面的之 KMO 皆大於 0.5 及解釋變異量均在 84.732%~92.775%之間，藉由 Hair et al.(2010)研究提出 低於 0.4 的因素負荷量是太低，0.6 以上是高，因此顯示本問卷具建構效度。
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三、相關分析與迴歸分析
在進行迴歸分析之前，需要先瞭解變數間呈何種關係，才能適配一個適當 之數學方程式或迴歸模式，引此本研究先以相關分析進行探討變項之間的關聯 性。
1.相關分析
相關分析是為探討各變項間的相關程度，本研究以由 Pearson 所提出之相 關係數矩陣來探討變項間的關聯性。相關分析所產生的是一個相關係數
(correlation coefficient)，相關係數值的大小，可以反應兩個變項關聯性的強弱。
因此本節使用 SPSS 進行變項之相關係數之分析(參考表 4-7)。知覺有用性、知 覺易用性及採用態度的相關性而言，都各呈現顯著正相關；知覺有用性與知覺 易用性及採用態度的相關性而言，都各呈現顯著正相關；採用態度與使用意向 的相關性而言，兩者間呈現顯著正相關。
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2.迴歸分析
迴歸分析是以一個或一組自變數(預測變相，X)，來預測一個數值的因變 數(依變數、被預測變項，Y)。若只有一個自變數稱為簡單迴歸，若使用一組 自變數則稱為多元迴歸或復迴歸。
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本研究的最主要目的是要透過對於消費者使用或接受行動支付 LINE Pay 之意圖，並進一步了解其對於消費者使用之影響為何，因此將知覺有用、知覺 易用、採用態度及使用意向之因素(依變數)各做一次迴歸分析，希望藉此了解 消費者使用行動支付 LINE Pay 之直接的影響變數為何(參考表 4-8)。
由上表得知，以行動支付 LINE Pay 服務中的「知覺有用性」作為依變數，
自變數為「知覺易用性」，所得到的 T 值為 10.625，P 值為 0.000 達到顯著 水準，代表知覺易用性對知覺有用性之解釋能力具有統計意義，在統計學的觀 點中達到顯著的影響。而從整體來看，F 值為 191.142，也同樣達到顯著水準，
因此我們可以說行動支付 LINE Pay 服務的知覺易用性會顯著影響知覺有用 性。
而以行動支付 LINE Pay 服務中的「採用態度」作為依變數，自變數為「知 覺有用性」，所得到的 T 值為 6.264，P 值為 0.000 達到顯著水準，代表知 覺有用性對採用態度之解釋能力具有統計意義，在統計學的觀點中達到顯著的
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影響。而從整體來看，F 值為 436.106，也同樣達到顯著水準，因此我們可以 說行動支付 LINE Pay 服務的知覺有用性會顯著影響採用態度。
而「知覺易用性」作為依變數，自變數為「採用態度」，所得到的 T 值為 10.3，
P 值為 0.000 達到顯著水準，代表採用態度對知覺易用性之解釋能力具有統計 意義，在統計學的觀點中達到顯著的影響。而從整體來看，F 值為 251.938，
也同樣達到顯著水準，因此我們可以說行動支付 LINE Pay 服務的採用態度會 顯著影響知覺易用性。
最後以「採用態度」作為依變數，自變數為「使用意向」，所得到的 T 值 為 6.269，P 值為 0.000 達到顯著水準，代表使用意向對採用態度之解釋能力 具有統計意義，在統計學的觀點中達到顯著的影響。而從整體來看，F 值為 580.253，也同樣達到顯著水準，因此我們可以說行動支付 LINE Pay 服務的使 用意向會顯著影響採用態度。
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