調節效果迴歸分析

本研究將依照「運費高低」、「貨物易碎」、「需要專車」區隔，進行樣本分群 模式。

一、運費高低

為了驗證運費高低對「成本績效-顧客滿意度」此路徑是否有顯著的調節效 果，首先必須將運費高低分群，根據表4.2 之樣本分析情況，每月運費一萬元以 下(396 人，53.2%)與一萬元到十萬元間(289 人，38.8%)居多數，而十萬元以上(51 人，6.8%)為少數，因此分析時將樣本分為一萬元以下與一萬元到十萬元間兩個 群體來討論，而十萬元以上暫不納入討論。

接著必須驗證運費高低是否有調節效果存在，參考Baron and Kenny(1986) 討論調節變項之文獻，首先必須針對調節變項乘上不同乘數，形成新的構面，再 做路徑分析，如分析結果t 值為顯著則表示確實有調節效果存在。我們要做運費 高低對「成本績效-顧客滿意度」之調節效果，因此將成本績效之填答結果，每 月運費一萬元以下者在成本績效乘上一，每月運費一萬元到十萬元間者在成本績 效乘上二，形成新的構面。如果路徑分析之結果，t 值為顯著則表示運費高低確 實有調節效果存在，其分析方式如下圖所示。

成本績效 顧客滿意度

成本績效x運費高低

圖4.2 調節變項之分析

而新構面「成本績效x 運費高低」假設為 F7，F7 之 t 值為與 10.196，表示 t 檢定已達到顯著水準 p<0.001，因此運費高低在「成本績效-顧客滿意度」上確 實有調節效果。其路徑分析之結果如下所示：

F6=0.7575*F4+0.1137*F7+0.7167

最後再進行迴歸分析，依照每月運費不同，可分為下列兩迴歸式，如表4.20 所示，其t 值皆有達到統計上 p<0.001 之顯著影響。調節變項之分析結果可以由 斜率的改變情形更清楚的看出來，如下圖4.3 所示。

表4.20 每月運費調節影響結果 回歸式

1 萬以下 F6=0.6619F4+0.7496 1-10 萬 F6=0.7531F4+0.6579

0 1 2 3 4 5

0 1 2 3 4 5

成本績效 顧客滿意度

一萬元以下

一萬元至十萬元 間

圖4.3 每月費用對「成本績效-顧客滿意度」調節作用迴歸分析圖

從成本績效對顧客滿意度之迴歸式係數可以看出，每月運費一萬元以下時，

成本績效影響顧客滿意度之係數較小(0.6619)，而每月運費為一萬至十萬元間 時，成本績效影響顧客滿意度之係數較大(0.7531)，顯示出每月運費較高者，對

「成本績效-顧客滿意度」此路徑影響較顯著。

二、貨物易碎

為了驗證貨物易碎對「營運績效-顧客滿意度」此路徑是否有顯著的調節效 果，首先必須將貨物是否易碎分群，根據表4.2 之樣本分析情況，貨物為易碎(168 人，22.6%)與貨物不易碎(563 人，75.6%)居多數，而不一定(14 人，1.9%)為少數，

因此分析時將樣本分為貨物易碎與貨物不易碎兩個群體來討論，而不一定者暫不 納入討論。

接著必須驗證運費高低是否有調節效果存在。我們要做貨物易碎對「營運績

效-顧客滿意度」之調節效果，因此將貨物易碎之填答結果，貨物易碎者在營運 績效乘上二，貨物不易碎者在營運績效乘上一，形成新的構面。如路徑分析之結 果，t 值為顯著則表示運費高低確實有調節效果存在，其分析方式如下圖所示。

營運績效 顧客滿意度

營運績效x貨物易碎

圖4.4 調節變項之分析

新構面「營運績效x 貨物易碎」假設為 F8，F8 之 t 值為 10.6705，表示 t 檢 定已達到顯著水準p<0.001，因此運費高低在「營運績效-顧客滿意度」上確實有 調節效果。其路徑分析之結果如下所示：

F6=0.9120*F1+0.1103*F8+0.5317

最後再進行迴歸分析，依照貨物是否易碎之不同，可分為下列兩迴歸式，如 表4.21 所示，其 t 值皆有達到統計上 p<0.001 之顯著影響。調節變項之分析結果 可以由斜率的改變情形更清楚的看出來，如下圖4.5 所示。

表4.21 貨物易碎調節影響結果 回歸式

貨物易碎 F6=0.9073F1+0.4205 貨物不易碎 F6=0.8212F1+0.5707

0 1 2 3 4 5

0 1 2 3 4 5

營運績效 顧客滿意度

貨物易碎 貨物不易碎

圖4.5 貨物易碎對「營運績效-顧客滿意度」調節作用迴歸分析圖

從成本績效對顧客滿意度之迴歸式係數可以看出，貨物為易碎時，營運績效 影響顧客滿意度之係數較大(0.9073)，而貨物為不易碎時，營運績效影響顧客滿 意度之係數較小(0.8121)，顯示出每月運費較高者，對「成本績效-顧客滿意度」

此路徑影響較顯著。

三、專車接送

為了驗證專車接送對「關係績效-成本績效」此路徑是否有顯著的調節效果，

首先必須將專車接送分群，根據表4.2 之樣本分析情況，經常需要專車(254 人，

34.1%)、偶而需要專車(281 人，37.7%)、從不需要專車(206 人，27.7%)居多數，

而未填答(4 人，0.5%)為少數，因此分析時將樣本分為經常需要專車、偶而需要 專車、從不需要專車共三個群體來討論，而未填答者暫不納入討論。

接著必須驗證專車接送是否有調節效果存在。我們要做專車接送對「營運績 效-顧客滿意度」之調節效果，因此將專車接送之填答結果，經常需要專車者在 關係績效乘上一，偶而需要專車者在關係績效乘上二，從不需要專車者在關係績 效乘上三，形成新的構面。如路徑分析之結果，t 值為顯著則表示需要專車確實 有調節效果存在，其分析方式如下圖所示。

關係績效 成本績效

關係績效x需要專車

圖4.6 調節變項之分析

而新構面「關係績效x 需要專車」假設為 F9，F9 之 t 值為 15.2304，表示 t 檢定已達到顯著水準p<0.001，因此需要專車在「關係績效-成本績效」上確實有 調節效果。其路徑分析之結果如下所示：

F4=0.8890*F5-0.1446*F9+0.5306

最後再進行迴歸分析，依照需要專車之頻率不同，可分為下列三迴歸式，如 表4.22 所示，其 t 值皆有達到統計上 p<0.001 之顯著影響。調節變項之分析結果 可以由斜率的改變情形更清楚的看出來，如下圖4.7 所示。

表4.22 專車接送調節影響結果 回歸式

經常 F4=0.7517*F5+0.6595 偶而 F4=0.7438*F5+0.6684 從不 F4=0.7531*F5+0.6579

0 1 2 3 4 5

0 1 2 3 4 5

關係績效

成本績效

經常 偶而

從不

圖4.7 專車接送對「關係績效-成本績效」調節作用迴歸分析圖

從關係績效對成本績效之迴歸式係數可以看出，經常需要專車時，關係績效 影響成本績效之係數為0.7517；偶而需要專車時，關係績效影響成本績效之係數 較為0.7438，從不需要專車時，關係績效影響成本績效之係數較為 0.7531，三種 對專車需要之情形，在迴歸係數上都相差不大，相當之接近，因此專車接送在「關 係績效-成本績效」此路徑影響較顯著，但影響效果不大。