資料分析方法

本研究使用 SPSS 15.0 中文版及 AMOS 7.0 電腦統計軟體來進行相關資料分析與驗 證，主要採用的分析方法有敘述性統計分析、信度分析、效度分析與結構方程式進行研 究，其分析方法將敘述如下：

1.敘述性統計分析

使用敘述性統計分析說明樣本資料結構，以便有效將問卷資料進行單一變數間敘述 性的分析，將受測者對於各變數之間的意見作概略性描述。本次研究利用次數分配瞭解 受測者分佈情形，再利用人口統計變數，說明統計分析問卷受測者對各構面、問項的平 均數與分佈狀況等。

2.信度與效度分析

信度代表測量資料的可靠性，即問卷測得結果的「穩定性」或「一致性」。本次研 究以 Cronbach’s α 來檢定問卷中各因素衡量變數的內部一致性程度，建議若 Cronbach’s α 係數大於 0.7 則表示內部一致性高，可以接受(Nunnally, 1978)。本研究依據 Bagozzi and Yi (1988)建議之 Cronbach’s α 係數檢測問卷之內部一致性，在各量表的部分，各題項的

「單項對總項的相關係數」(Item-Total Correlation)是否高於 0.5 檢視題項，與『信度刪 除後會提升構面信度的值』(Cronbach’s α if Item Deleted)是否會比目前構面信度高。

效度係一種衡量尺度能夠檢測出研究者所要衡量事物的程度，常見的效度有內容效 度、收斂效度與區別效度三種類型。在效度檢測部份，本研究以驗證性因素分析中的最 大概似估計法(Maximum Likehood Estimation; MLE)進行各構念衡量模式(Measurement Model)之適合度檢定，以檢定各構念是否具足夠的收斂效度(Convergent Validity)與區別 效度(Discriminant Validity)；

3.結構方程模式分析(SEM)

整體模式適配度係用來評量整個模式與觀察資料的適配程度，本研究採用 Hair, Black, Babin, Anderson and Tatham (2006)之建議，選擇三種指標進行評估整個模式與觀 察資料的適配程度，分別為(1)絕對適合度衡量(Absolute Fit Measures)；(2)增量適合度衡 量(Incremental Fit Measures)；(3)簡要適合度衡量(Parsimonious Fit Measures)等三種類 型。

3.5 前測問卷

此次研究以涉入程度、參與動機、企業公信力及知覺認知等四個構面作為衡量，在 進行問卷調查前，先以 30 份受測者問卷結果預試調查。其目的在事先可以找出問卷或 分析方法的適用性，經測試過的資料，先以項目分析法對語意不清或無辨識能力的題目 則予以刪除或作修改，以提升量表的效度。

本研究採用 Cronbach’s α 信度係數來衡量各變數問卷題項間及問卷整體的一致性與 穩定性程度。若 Cronbach’s α 係數小於 0.35，則表示問卷信度相當低，應不適用。如

Cronbach’s α 係數介於 0.35-0.7，則表示問卷的信度尚可；另 Cronbach’s α 係數高於 0.70-0.8，則此問卷具有很好的信度。若 Cronbach’s α 係數大於 0.80，則表示此份問卷的 信度是非常可信的(Guieford, 1965 ;Nunnally, 1978 ; Devillis, 1991)。

1. 知覺價值

下表 14 為知覺價值部份，知覺價值分為二個小構面，根據 SPSS 15.0 版驗算出來的 數據，都達到可信程度。

表 14：知覺價值構面之信度

觀察變項 題目內容 整體信度 Item Delete

Cronbach's Alpha

Item Delete Cronbach's

Alpha

表 15： 涉入程度構面之信度(續)

觀察變項 題目內容 整體信度

Item Delete Cronbach's

Alpha

表 16 參與動機構面之信度

觀察變項 題目內容 整體信度

Item Delete Cronbach's

Alpha

都達到可信程度。

表 17 企業公信力構面之信度

觀察變項 題目內容 整體信度

Item Delete Cronbach's

Alpha

四、資料分析與研究結果

本章以有效問卷樣本資料，驗證前述之研究假說，詳細分為五節加以說明，第一節 為基本資料分析。第二節為問卷信度以及效度(驗證性因素分析)分析，第三節為樣本結 構之敘述性統計分析，說明樣本分佈與題項得分情形，第四節為 CMV 共同方法變異檢 測，第五節為整體結構方程模式衡量分析，藉以驗證本研究提出之假說。