資料分析方法

本研究以 SPSS for Windows 統計軟體為分析工具，根據各項研究變數之研 究目的進行不同之統計分析方法。使用之統計方法分別為：敘述性統計分析、

信度分析、相關分析、迴歸分析、t 檢定與變異數分析等分析方法進行問卷資料 分析；下列為各與研究方法與研究分析目的之說明：

一、敘述性統計分析

主要是針對參觀過科博館之情形與個人基本資料等進行調查，包括受訪者 的性別、年齡、婚姻狀況、最高學歷、帄均月收入等基本資料，透過次數分 配、百分比分析等統計量來綜合樣本資料之分布情形，藉此說明樣本之個別特 性。再利用帄均數、標準差等統計量資料來對本研究之「體驗行銷」、「顧客滿 意度」、「行為意向」各變數進行描述。

二、信度分析

信度所指稱的是一份量表在經由同一群受測者多次的填寫後，所測得之分 數具有可信度與穩定性，周文賢(2004)指出，當一項研究測驗具有信度時，才 能確定測驗結果是具有一致性。

一般信度的衡量標準是以 Guiford(1965)提出 Cronbach’s α係數之取捨標 準，以確定各項目間的一致性。Guiford(1965)認為當α值高於 0.7 為高信度，而 低於 0.35 則為低信度之表現，介於中間的為中信度。據此，若本研究之變數「體 驗行銷」、「顧客滿意度」及「行為意向」的問卷題項，其 Cronbach’s α係數 大於 0.7，表示具有高的信度；若 Cronbach’s α低於 0.35，則表示信度太低；

而介於 0.7 與 0.3 之間的α係數值，信度仍是可被接受的。

三、因素分析

因素分析的目的是在檢驗量表的建構效度，也尌是問卷題項是否能如實反 映所欲測量的標地。首先以 KMO 分析與 Bartlett 球型檢定檢測問卷題項是否適 合進行因素分析，其判斷條件在前者之值超過 0.7 以及後者顯著性小於 0.05 時。

若能進行因素分析，則因素萃取特徵值採 1 以上為基準，轉軸法採用最大變異 法，最後並依 0.5 作為因素負荷量之選擇標準，用以刪除負荷量不足之選項，避 免影響效度分析結果。

四、相關分析

主要之分析目的為用於判斷多個變數之間是否存在線性關係，利用 Person 積差相關係數針對各變數間進行相關係數分析，以了解各變數間的相關程度。

依此，本研究將對「體驗行銷」、「顧客滿意度」、「行為意向」進行相關分析，

了解此上述三項變數間的相關分佈。

五、迴歸分析

在迴歸分析中，可以分為簡單迴歸分析與層級迴歸分析。前者是以單一的 自變數與依變數來分析；而後者則是以數個自變數與一個依變數來探討。主要 目的乃用來預測兩個或是兩個以上變數間線性變化的統計方法，其以數學關係 方程式來說明這種線性依存的變化。本研究為配合研究之需要而使用層級迴歸 來進行預測分析，探討體驗行銷、顧客滿意度與行為意向三者間的關係。

六、t 檢定與變異數分析

為了進一步的了解在「體驗行銷」、「顧客滿意度」、「行為意向」不同性 別、年齡、婚姻狀況、最高學歷、帄均月收入下所產生的反應或是重視程度上 是否有所差別，採用 t 檢定與變異數分析來針對人口統計變數進行分析各變數群

組之間是否有所差異。