採購資訊：採購情況分 (1) 機器採購和 (2) 組件採購 二類。其中，機器採 購有技術規格、採購經驗、成本財務、服務支援、物流運送、銷售人員、供應國 籍八構面，共 28 個題項；組件採購的題項只有 20 題，除了物流運送構面外，其 餘構面和機器採購相同。
銷售人員與供應國籍是過去採購資訊研究較少著墨的構面，且二構面對目前 工業採購資訊需求研究深具重大影響 (參閱第二章第二節)。另外，成本財務和物 流運送資訊的衡量題項，彼此間關係穩定且緊密。由於本研究之各項研究變數之 問卷題項，是依理論或過去研究所發展，先定義構念內容，再發展題項，最後經 預試進行評估與討論修訂，可以看出有相當可靠的內容效度 (Content Validity)。
機器傳統採購資訊項目〈技術規格、採購經驗、服務支援〉經主成份分析，
剔除五題項後〈題項 02、08、10、17、23〉，構面和題項皆與原始問卷的設計結 果相同，共三構面，可解釋 65.95%變異量。從主成份分析更進一步證實機器的傳 統採購資訊項目不單已經具備內容效度，也有區別效度 (Discriminant validity)。信
度方面，除了服務支援 .68 外，技術規格和採購經驗的信度係數 (Cronbach Alpha) 皆達到 .70 水準。
同樣試著將組件傳統資訊項目〈技術規格、採購經驗〉作主成份分析，剔除 因素矩陣表中的二個因素負荷量太過接近的四題項 〈題項 04、08、09、20〉，得 到和原始設計構面相同的二構面，累積解釋百分比為 67.41%。結果顯示組件的傳 統資訊項目同樣具有區別效度。另外，各構面的信度係數皆達到 72%以上，表示 具有組件傳統資訊項目具有良好的內部一致性。
另外，機器採購和組件採購的銷售人員資訊經主成份分析篩選，皆未刪除任 何一個題項且同為單一構面，變異數解釋百分比分別為 66.41%和 81.01%，信度係 數為 .83 和 .92，顯示銷售人員構面有良好的穩定性和一致性。供應國籍方面，
機器採購的解釋百分比是 59.97%，信度係數 .66 略顯不足。但是，組件採購的信 度係數達 .79，然而變異量百分比為 70.10%。整體而言，供應國籍的資訊項目具 有區別效度和通過信度考驗。
比較機器採購和組件採購的主成份分析結果 (請參閱附錄二)，組件採購資訊 未包含服務支援構面，可能是因為問卷填答者在考慮組件採購資訊時，對服務支 援相關資訊的知覺程度較低所導致。另外，機器和組件資訊在構面的同質性相當 高，但是採購資訊需求的衡量方式是以重要性 (1-7) 量測個別資訊，並非類似李 克尺度的陳述句，無法萃取填答者心理構面，因此；主成份分析在本研究的功能 僅作為構面題項的篩選工具。然而，為求衡量基準具備穩定性和一致性，不同採 購類型的資訊需求項目必須一致，採購資訊需求各構面的最終題項，請參閱表 3-2。
表 3-2 資訊項目分類
結構因素：依據共同性不足 .5、兩因素的負荷量太過接近、題意和所屬因素
促進創新措施：剔除二因素負荷值太接近的題項 05、08。促進創新措施的五
授權程度、水平互動、垂直分工等組織因素構面，以及促進創新措施和創新 資源投入構面均通過信效度檢驗。加上先前的採購資訊需求七項目，本研究再確 立題項和構面後，可以近一步將主成份分析篩選出的題項，進行題項均數轉換〈採 購資訊需求的所有項目〉，或透過因素值繼續下一步分析。
質性資料轉換：供應鏈位置、服務部門、位階、單位經歷是由質性資料轉換 獲得〈部門和單位經歷在 3.1.1 已經提及轉換過程，在此不加贅述〉。以下討論為 資料轉換過程〈詳細分類資料，請參見附錄一〉：
供應鏈位置：本研究藉由主要業務填答內容，依據產業上、中、下游業態進 行供應鏈位置劃分。但是在分類過程中，經常發生填答者回答不明的情況，使得 難以判斷樣本屬於何種供應鏈位置 (如：受測者僅填答“汽機車零件＂)。鑒於此，
逐一上網搜尋“缺陷資料＂，詳細將回答不明處釐清 (如：汽機車零件= 汽機車 零件“製造＂)，讓分類過程順利進行。雖然可以初步劃分出三類：(1) 研發：設 計、研發，(2) 製造，(3) 銷售：貿易、行銷、代理、銷售。不過，考量研發的個 數過少 (N=11)，最後，僅選擇製造及銷售分類項，作後續假設驗證分析。
位階：根據填答者在職稱欄的填答，以垂直階層分為四類：(1) 高階主管：協 理 (含) 以上。(2) 中階主管：經理 ~ 襄理。(3) 低階主管：課長 ~ 組長。(4) 基 層員工：非主管職者。從分類過程中發現，由職稱的填答內容判斷位階，可能會 發生下列類似情況：受測者僅填答“人事＂、“業務＂、“會計＂等職務資料，
使得本研究無從判定其位階為何。為了防止恣意主觀判斷而產生過度推論的情 況，因而將這些受測樣本視為遺漏值。
第四章 實證結果與討論
表 4-1 樣本結構分析 (一)：填答人部份 (續)
第二節 假設檢驗分析：產品類型
(假設 1.0) 產品類型不同會產生採購資訊重要性差異。
(假設 1.1) (a) 機器採購比組件採購重視技術規格資訊。(b) 組件採購比機器採 購重視採購經驗資訊。
表 4-3 顯示，技術規格和供應國籍資訊不論在機器採購或組件採購，分別是 最重要和重要性相對低的資訊，其餘資訊，依據產品類型差異有不同的重要程度。
因此，透過資訊重要性的絕對值能夠初步判斷不同的產品類型，可能會產生資訊 重要性的排序差異。但是，要確切分析採購資訊重要性的差異僅藉由均數絕對值 評定是不夠的，必須利用檢定方式作檢驗。然而，目前尚未有一固定的檢定模式，
所以本研究發展一套檢驗方法，以瞭解產品類型對採購資訊相對重要性的排序是 否會產生影響。檢定方式如下：
首先，分別計算機器和組件的成本財務資訊重要性與供應國籍資訊重要性差 異，並獲得一變數：成本財務─供應國籍重要程度的均差。接下來再和產品類型 進行 t 檢定分析。分析結果顯示：產品類型在採購資訊重要性的排序未達顯著，
亦即產品類型不同，不會對採購資訊排序造成差異。假設 1.0 未獲統計分析結果支 持。
表 4-3 產品類型對採購資訊重要性 排名
機器 組件
資訊項目 平均數 標準差 資訊項目 平均數 標準差 1 技術規格 6.246 .76 技術規格 6.235 .79 2 銷售人員 5.678 .88 成本財務 5.657 .96 3 成本財務 5.552 1.03 採購經驗 5.653 .88 4 採購經驗 5.531 .94 銷售人員 5.651 .96 5 供應國籍 5.092 .96 供應國籍 5.051 .98
另外在採購資訊的絕對重要性方面，產品類型在技術規格資訊需求呈現不顯
著，即表示對技術規格的資訊需求不會因為產品類型不同，有所差異。換句話說，
假設 1.1a 資料未獲支持，沒有結論。
採購經驗資訊的部份，經由 t 檢定分析，產品類型在採購經驗的資訊需求同 樣呈現不顯著。雖然，假設 1.1b 資料同樣未獲得結論 (主效果不顯著)，但是已達 到 .08 的 邊 際 水 準 ， 加 上 組 件 採 購 在 採 購 經 驗 的 平 均 數 大 於 機 器 採 購 (5.653>5.531)，可以看出採購經驗的資訊重要性可能受產品類型影響。
本研究認為僅以重要程度〈1 至 7〉衡量採購資訊需求，可能容易造成天花板 現象；簡言之，採購資訊和採購資訊之間的重要程度區別能力，無法在 7 尺度中 顯現。
第三節 假設檢驗分析：供應鏈位置
(假設 2.0) 供應鏈位置不同會產生採購資訊重要性差異。
(假設 2.1) 製造業比銷售業，重視採購經驗資訊。
表 4-4 顯示，服務支援、成本財務、銷售人員資訊會因供應鏈位置不同，產 生重要性排序差異。進一步將技術規格─成本財務重要程度的均差和供應鏈位置 作 t 檢定發現，供應鏈位置在採購資訊重要性排序為顯著 (t= -2.228，p= .026)，表 示供應鏈位置不同，會產生採購重要性的相對差異，因此資料支持假設 2.0。
表 4-4 供應鏈位置對採購資訊重要性 排名
製造 銷售
資訊項目 平均數 標準差 資訊項目 平均數 標準差 1 技術規格 6.252 .80 技術規格 6.214 .75 2 服務支援 5.723 .94 銷售人員 5.616 .91 3 成本財務 5.714 1.00 服務支援 5.613 .80 4 銷售人員 5.708 .91 成本財務 5.508 .91 5 採購經驗 5.697 .87 採購經驗 5.444 .93 6 物流運送 5.551 .94 物流運送 5.303 .97 7 供應國籍 5.131 .94 供應國籍 4.979 .97
採購資訊的絕對重要性方面，供應鏈位置在採購經驗資訊需求呈現顯著水準 (t= 3.466，p= .001)。經觀察不同供應鏈位置的平均數，製造比銷售，重視採購經驗 資訊 (5.697>5.444)。因此，假設 2.1 獲得資料支持。
第四節 假設檢驗分析：個人因素
服務部門：本研究考量部門樣本數分配不均，個數差異極大，如果貿然作變 異數分析，可能無法通過變異數同質性假設。因此僅選擇樣本數 (N>70) 的四部 門〈包括：決策規劃、財務會計、生產製造、行銷業務〉進行假設驗證。
(假設 3.0) (a) 財務會計人員比決策規劃人員重視成本財務資訊。(b) 製造生產 人員比決策規劃人員重視技術規格資訊。
如表 4-5 的變異數分析所示，部門在成本財務資訊有顯著效果 (F= 6.117，
p= .000)，並通過變異數同質性假設 (Levene's= .225)，所以部門對成本財務資訊的 主效果，獲得資料有力支持。平均數分別為決策規劃：5.335 (SD= 1.026)、財務會 計：5.911 (SD= .835)、生產製造：5.633 (SD= 1.019)、行銷業務：5.685 (SD= .970) (參 見圖 4-1a)。
表 4-5 變異數分析表 (一) (A) 依變數：成本財務
變異來源 SS df MS F P Scheffe 檢定 部門 17.434 3 5.811 6.117*** .000 3>1***
誤差項 423.691 446 .950
註：***P<.01; 1：決策規劃、3：財務會計
在 Scheffe 事後檢定分析結果方面，財務會計人員比決策規劃人員更重視成本 財務資訊 (5.911>5.335)。因此支持假設 3.0a。
另一方面，部門在技術規格資訊同樣有顯著效果 (F= 4.459，p= .004)，也通過 變異數同質性假設 (Levene's= .968)，表示部門在技術規格產生的主效果，獲得資 料驗證。除此之外，部門在技術規格資訊的平均數為決策規劃：6.062 (SD= .753)、
財務會計：6.424 (SD= .742)、生產製造：6.327 (SD= .738)、行銷業務：6.237 (SD= .745)。(參見圖 4-1b)
表 4-6 變異數分析表 (二) (B) 依變數：技術規格
變異來源 SS df MS F P Scheffe 檢定 部門 7.431 3 2.477 4.459*** .004 3>1***
2>1***
誤差項 247.748 446 .555
註：***P<.01; 1：決策規劃、2：生產製造、3：財務會計
透過 Scheffe 事後檢定得知，生產製造人員與財務會計人員比決策規劃人員更 重視技術規格資訊，因此支持假設 3.0b。結論：假設 3.0 資料獲得支持。
位階：本研究將位階和服務支援資訊需求作變異數分析，分析結果如下：
(假設 3.1) 採購參與人員的位階對服務支援資訊的需求會產生差異。
如表 4-7 所示：位階在服務支援的資訊需求雖然已經達到 .061 的邊際水準。
如表 4-7 所示：位階在服務支援的資訊需求雖然已經達到 .061 的邊際水準。