資料分析方法

本 研 究 將 問 卷 調 查 後 所 得 資 料 彙 整 ， 以 PASW (Predictive Analytics SoftWare) 統 計 套 裝 軟 體 與 結 構 方 程 模 式 軟 體 (Linear Structural Relationship, LISERL) 8.53 版本進行分析，其中包含描述性統計 (Descriptive Statistics)、項目 分析 (Item Analysis)、信度分析 (Reliability Analsis)、效度分析 (Validity Analysis)、

因素分析 (Factorial Analysis)、獨立樣本 t 檢定 (t Test)、單因數變異數分析 (Oneway ANOVA)。分述如下：

壹、 描述性統計 (Descriptive Statistics)

目的是為了瞭解國際觀光客分佈之現況，藉由平均數、標準差、偏態、峰 度來檢視小吃意象、旅遊動機、行為意圖與基本資料中各問項之狀況。

貳、 項目分析 (Item Analysis)

項目分析是測驗發展最為根本的一項工作，主要是針對預試題目進行適切 性的評估 (邱皓政，2005)。而需注意的是： 不採用遺漏值過多的題項與具有 極端的平均數、態勢和峰度之題目。 項目總分相關 (Item - total Correlation) 要 高於 0.3、校正項目總分相關 (Corrected Item - total Correlation) 要高於 0.5。 量 表總分取極端的 27% 分高低兩組，臨界比 (Critical Ration) 亦即高低分組在題項 的平均數考驗之t 值，達顯著且越高越好，臨界比不顯著不採用。 因素負荷量 (Factor Loading) 低於 0.4，或在兩因素以上同時大於 0.3 者刪除不採用 (Lankford

& Howard, 1994; 邱皓政，2002; 吳明隆、塗金堂，2005; 引自黃文雄，2007)。

參、 信度分析 (Reliability Analysis)

信度是指題項的可靠度，信度的評量可以說是量表堪用程度的必要條件，

如果信度不佳 (一般以各種係數低於0.7以下為基準)，表示量表的可靠性不佳，

堪用程度受到嚴重質疑，目前最常用的信度估計方法為「Cronbach’s α」係數 (邱皓政，2010)。如果一個量表的信度愈高，代表量表愈穩定 (stability)。本研究

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信度分析主要是以 Cronbach’s α 值來衡量小吃意象、旅遊動機、行為意圖量表的 一致性與穩定性，當 α 值在 0.7 以上是較佳的，即測量所得結果間具有相當良好 的內部一致性，信度判斷依據，如表 11 所示。

表 11 信度係數參考標準

信度係數 參考標準

Cronbach’s α ≦ 0.30 不可信 0.30 ≦ Cronbach’s α ≦ 0.40 勉強可信 0.40 ≦ Cronbach’s α ≦ 0.50 可信

0.50 ≦ Cronbach’s α ≦ 0.70 很可信 (最常見) 0.70 ≦ Cronbach’s α ≦ 0.90 很可信 (次常見）

0.90 ≦ Cronbach’s α 十分可信 十分可信 資料來源：邱皓政，2002

肆、 效度分析 (Validity Analysis)

效度即是正確性 (accuracy)，係指問卷量表所能測出欲受測對象的特質，也 就是問卷是否能真正測出受測者心理的反應。若效度越高表示測驗的結果越能 代 表 受 測 者 真 實 的 反 應 。 本 研 究 應 用 Aiken (1980:1985) 內 容 效 度 (Content validity) 係數來做為評估量表內容的適切程度。

伍、 因素分析 (Factor Analysis)

因素分析是用來分析多個變項間之相互關係，目的是將多個變項依照其相 關的程度，歸納成數個主要因素，同時保持對原有變項的最大可能之解釋量，

方便研究結果的解釋與分析，其運算的步驟大致上包含：相關矩陣的計算、選 取步驟、旋轉因素軸以及計算因素分數，本研究使用因素分析將旅遊動機以及 小吃意象兩構面之屬性加以縮減，萃取出數個因素構面，並依據各構面中的共 同特質予以命名，以進行後續的檢測工作。

51 陸、 獨立樣本 t 檢定 (t test)

本研究以獨立樣本 t 檢定檢驗受訪者基本資料中的二分變數與小吃意象、

旅遊動機、行為意圖等構面間，每組變項之平均數是否有顯著差異。

柒、 結構方程模式 (Structural Equation Modeling; SEM)

本研究以結構方程模式分析來建構並驗證研究架構，進行變數與變數之間 的因果關係的分析及探討，期能藉此建構並驗證國際觀光客來臺的小吃意象、

旅遊動機、行為意圖之影響方向，及其影響效果是否具有顯著性，以確立構面 間之因果關係模式。主要以 LISREL 8.53 做為執行結構方程模式之分析軟體。

一、 結構方程模式簡介

結構方程模式又稱共變異數結構分析 (Analysis of Covariance Structure) 或 線性結構方程 (Linear Structure Equation)，是一種可處理因果關係的統計方法，

它結合因素分析與路徑分析 (Path Analysis) 的統計資料分析技術，可同時處理多 組潛在依變項與潛在自變項的關係，目的在探究變數間的因果關係以驗證理論 (陳寬裕、王正華，2010)。

SEM 是由結構方程模式 (Structural model) 與測量模式 (Measured model) 所 組成的，前者主要為建立變項於變項之間的關係，而後者為用觀察變項來反映 潛在的模式，在 SEM 中便是以驗證性因素分析來評鑑觀察變項可以定義潛在變 項的程度 (黃芳銘，2004)。

二、 結構模式基本假設

本研究欲透過結構方程模式所要驗證的假設，包含測量模式假設與結構模 式假設，如下：

(一) 測量模式假設

1. 國際觀光客的旅遊動機為一外因潛在變項，將由經因素分析所得到的 因素為外因觀察變項來反映。

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2. 小吃意象為一內因潛在變項，將由經因素分析所得到的因素為外因觀 察變項來反映。

3. 行為意圖為一內因潛在變項，由忠誠度、轉換、支付更多、對外回應、

對內回應五個內因觀察變項所反映。

(二) 結構模式假設

1. 來臺國際觀光客的「旅遊動機」對「小吃意象」有正向且顯著影響。

2. 來臺國際觀光客的「旅遊動機」對「行爲意圖」有正向且顯著影響。

3. 來臺國際觀光客的「小吃意象」對「行為意圖」有正向且顯著影響。

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