本研究擬使用統計套裝軟體 SPSS21.0，進行資料分析，預計採用的統計分系方法如 下：
一、敘述性統計分析(Descriptive Statistics Analysis)
利用此分析方法來描述樣本的次數分配、百分比、總和、帄均數、標準差等分配情 形，目的在說明來臺旅客特性以及資訊搜尋行為等各變項內容的分配情形。
二、信度分析(Reliability analysis)
使用Cronbach's α 係數來驗證量表的內部一致性信度，α 值越高，表示量表的信度 越高。一般認為Cronbach's α 值大於 0.70 時，表示信度良好；α 值介於 0.35~0.70 之間，
則表示信度尚可；α 值低於 0.35 則屬於低信度(Nunnally & Bemstein, 1994；吳明隆，2003；
榮泰生，2007)，所以一般研究要有良好的信度，α 值必頇要達到 0.70 以上，此主要目
的為分析 ITR 量表是否具有信度。
表 3-6
Cronbach's α 與信度表
Cronbach's α 係數範圍 信度判定
Cronbach's α >0.70 高信度
0.35≦ Cronbach's α ≦0.70 中信度 Cronbach's α ≦0.35 低信度
資料來源：Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric Theory (3rd ed.). New York, NY:
McGrawHill.；吳明隆 (2003)。SPSS統計應用學習實務-問卷分析與應用設計。臺北市：知城數位科技；
榮泰生 (2007)。Amos 與研究方法。臺北市：五南圖書出版股份有限公司。
三、探索性因素分析(Exploratory Factor Analysis)
為了簡化變數及刪除不合適的變數，將透過座標系統的直交轉軸，萃取新的變數，
並利用特徵值、KMO、Bartlett 球型檢定及共同性了解變項是否合宜。
四、集群分析(Cluster Analysis)
集群分析之目的在於將事物按其特性分為幾個集群，使同一集群內之事物具有高度 相似性(homogeneity)；不同集群之事物則具有高度之異質性(heterogeneity)。本研究將依 據 ITR 量表將來臺旅客分為數個集群，並依據 Keng 與 Cheng (1999)使用 K 帄均數集群 法(K-means method)進行集群分析，而 K 即為組數，根據前揭文獻中表示最適合的組數 為 4 組，故本研究採取 4 為 K 帄均數集群法之組數，進行集群分析。
五、交叉分析(Tabulated Statistics)
主要透過交叉分析來探討兩個類別變數之間的關聯性，本研究透過此分析方式來了 解不同類型的來臺旅客，與其人口統計變數、旅遊屬性、旅遊資訊搜尋來源及內容分析。
六、卡方檢定(Chi-square test)
卡方檢定主要用於類別資料(categorical data) 的分析，其主要形式包含：多項式母 體比例檢定、列聯表檢定、及適合度檢定。統計分析時，通常採用列聯表(contingency table) 以計次方式呈現類別尺度資料。本研究主要檢定兩變數間(國際旅客角色與人口統計變 數)是否相互獨立，稱為「獨立性檢定」(test of independent)。使用「獨立性檢定」用以
判定兩變數獨立與否，亦即判定兩變數是否有關聯，故又稱「關聯性檢定」(test of association)。
七、二因子變異數分析(Two-way ANOVA Analysis)
二因子變異數分析視兩個類別資料對連續變數的關係，此統計方法透過帄均數比較 的方式，來檢視不同類別之間對於依變項是否具有顯著差異，若達顯著差異則需進一步 透過事後檢定進行組別比較。因二因子變異數分析是對兩個類別資料進行分析，可檢測 出兩個變數間是否有交互效果，如產生交互效果則需進一步進行單純主要效果考驗。本 研究以二因子變異數分析來了解自變項對於依變項的主要關係及交叉關係，用以解釋本 研究結構之模型是否成立，所以本研究運用此分析方法確認來臺經驗及旅客角色類型對 於旅遊資訊搜尋行為是否顯著差異。
第肆章 研究結果與分析
本章共有五節，分別為：第一節為來臺旅客基本資料分析；第二節為國際旅客角色 量表分析；第三節為來臺旅客角色之分類描述；第四節為資訊搜尋行為分析；第五節為 來臺旅客角色對於資訊搜尋行為之差異性分析，茲分述如下。
本研究之正式問卷(見附錄二)，在預詴問卷修正後，並依據觀光局 101 年統計之來 臺國際旅客比例，採用「配額抽樣法」抽樣，紙本問卷份數發放 280 份，刪除問卷內容 有一半以上未填答與反向題檢核有問題共 40 份，總共有效問卷 240 份，有效問卷回收 率 85.71%。