本研究所有資料之整理乃利用SPSS 12.0 for Windows 統計應用軟體作為分 析問卷之工具，所採用之統計方法如下：
一、描述性統計分析
描述性統計是用以描述或摘要研究者所蒐集到的資料統計方法，分析回收問卷 樣本的次數分配結構與各變數的平均數、百分比、標準差等，以瞭解樣本特性及 受測者在各變數的一般反應狀況。本研究將以描述性統計之方法來描述「已創業 者」與「未創業者」的基本資料。
「已創業者」的基本資料包含性別、婚姻、年齡、居住地區、學歷、學習領域、
家中排行、家族成員創業與否、幼年家境、創業當時學歷、創業時年齡、創業前 工作年數、有無擔任主管、擔任主管年數、與先前工作經驗是否相關等基本資料 以對「已創業者」屬性特徵有所瞭解。
「未創業者」的基本資料包含性別、婚姻、年齡、居住地區、學歷、學習領域、
家中排行、家族成員創業與否、目前工作狀態等基本資料用以對「未創業者」屬 性特徵有所瞭解。
二、因素分析與信度分析
因素分析是一種利用相關係數找出一份測驗潛在共同建構因素之複雜統計方 法，其目的在透過共同因素的抽取而歸併出較少的變數，同時又能保存原有資料 結構所提供的大部分訊息 ( 何金銘，2001 )。所謂「信度」乃指衡量沒有誤差 的程度，即此測驗重複測試多次，均為產生類似的結果，即結果越穩定，測試可 靠程度越高，則表示信度越高，結果的誤差也越小 ( 古永嘉，2003 )。
信度分析的目的在檢定量表的可靠信、一致性與穩定性，並確定每一個衡量變 數信念所使用的測量項目與尺度間具有一定程度信度之分析工具，而信度係數 ( Cronbach’s α ) 是代表信度的高低，意即瞭解量表的可靠程度，因此本研究採 用Cronbach’s α 係數作為評鑑標準。 Nunnally （1978）在其著作「Psychometric Theory」中表示，Cronbach’s α 係數值在一般研究中，至少要大於 0.70 才能確 保問卷有一定的信度。
三、相關性分析
相關性分析旨在探討兩個變項之間的關係，用來檢驗各向度因素之間的關係。
本研究採用Pearson 積差相關分析來求取不同變項之間的相關係數，並用以分 析「態度」、「主觀規範」、「知覺行為控制」與「創業意願」變項以及「創業意願」
與「創業行為」變項彼此間之相關性。
四、獨立樣本 T 檢定
所謂獨立樣本是指兩個樣本之間彼此獨立沒有關連，兩個獨立的樣本各接受相 同的測量，主要目的在瞭解兩樣本之間是否有差異性存在。獨立樣本T 檢定主要 在比較不同樣本的平均數差異，每一個常態樣本的平均數要能夠相互比較，除了 需符合常態分配假設外，必須具有相似的離散狀況，也就是樣本的變異數必須具 有同質性，稱為樣本變異數同質性假設。
獨立樣本T 檢定在 SPSS 中，除了可計算出兩獨立樣本平均數差異的顯著性 之外，在報表中也提供了兩種T 值，分別為相等變異數和不相等變異數；至於是
數是否顯著 ( 吳明隆、淦金堂，2006 )。本研究將藉由獨立樣本 T 檢定來瞭解 不同類型間群體所具有的因素是否有顯著的差異性存在。
五、Logistic 迴歸分析
此分析方法是用來分析一個或一個以上的類別變數所形成的不同群體，在連續 變數上有無顯著差異的產生。因此本研究將用以分析「態度」、「主觀規範」、「知 覺行為控制」三項連續變數與「創業意圖」、「創業行為」兩類別別變數間之顯著 性差異，並以此驗證本研究之研究假說。
Logistic 迴歸分析和線性迴歸模式類似，但是在變數類型選擇的分析上有所不 同，線性迴歸能探討類別變數 (Y) 與連續變數 (X) 間之關係，但卻無法用以分 析連續變數 (X) 與類別變數 (Y) 間之關係，欲探討此種關係需採用 logistic 迴 歸才能進行分析。
依據本研究主題，「態度」、「主觀規範」以及「知覺行為控制」變項是以其認 知重要性程度高低分成非常重要至完全不重要的七種不同程度，在變數類型上屬 於連續變數 (X)，而在「創業意願」變項上本研究則將資料分類成五種不同的意 願類型，屬於類別變數 (Y)。雖然「創業意願」的五種類別間也具有程度上之不 同，但在統計分析上只有一個題項不可將之視為連續變數並進而採用線性迴歸模 式分析，因此「創業意願」變項仍須視之為類別變數。另外在「創業行為」變項 上，本研究將創業行為區分為「已創業者」、「未創業者」兩類，屬於類別變數 (Y)。
由以上觀之，本研究以logistic 迴歸分析來進行假說檢定分析較為適當。