本研究量化採用問券調查法，主要使用 IBM SPSS Statistics 20 套裝軟體為 問券資料分析工具，分析方法有樣本分析、敘述性統計分析、因素分析、信度 分析、Pearson 相關性分析、迴歸分析、t 檢定、變異數分析（ANOVA）
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一、 樣本分析（Sample analysis）
陳順宇（2004）指出，若母體過於龐大，要蒐集所有人的資料是有困難的，
故收集部分人（或物）為樣本；另吳明隆（1992）提到，學者蘇德曼 Suman（1976）
認為調查研究，若是地區性研究，平均樣本人數約 500 至 1000 人之間較為適 宜，故本研究共取得 622 份有效樣本數，而樣本分析即是描述樣本（即受訪者）
之特性，譬如男女比例、年齡層區間分布等。
二、 敘述性統計分析(descriptive statistics )
敘述性統計分析，根據收取的有效問卷進行敘述性統計分析，求取各構面 問項的平均值及標準差，以瞭解受訪者對問項給予之平均分數與落點離散程 度。
三、 因素分析(Factor Analysis)
陳順宇（2004）因素分析是以少數幾個因素來解釋一群相互之間有關係存 在的變數，也就是從一大堆變數找出少數幾個共同因素。本研究採因素分析法 萃取因素，並且以最大變異法進行因素轉軸，萃取出主要之構面因素，進行因 素濃縮。進行因素分析前，需檢定本研究之資料是否適合進行因素分析，本研
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究採根據 Kaiser,H.F（1974），取樣的適切性量數（Kaiser-Mayer-Olkin measure of sampling adequacy，KMO）以及 Bartlett(1951)提出針對變項間相關矩陣的球 形檢定（Bartlett test of sphericity）來判斷之。
四、 信度分析
信度檢驗方法為「Cronbach α」係數，α係數是內部一致性(Internal Consistency)之函數，也是試題間相互關連程度的函數。
五、 Pearson 相關性分析
皮爾森相關分析可檢視兩個變項間的關聯性之大小，本研究運用此分析來 檢視五個構面之間是否有顯著相關。依據 Portney, and Watkins(2000)，相關係 數的標準為
0.00 - 0.25 表示沒有或輕微相關；
0.25 - 0.50 表示輕度相關；
0.5 0- 0.75 表示中度相關 ； 0.75 以上表示有很強的相關 。 六、 迴歸分析
迴歸分析目的在建立一線性方程式，說明預測變數（自變數）與依變數之 間的關係，並且瞭解預測變數與依變數之預測力與強度，及整體關係是否顯著 等，自變項僅有一個則稱為簡單迴歸，若自變項有兩個或兩個以上則稱為複迴 歸。
七、 t 檢定與變異數分析（ANOVA）
t 檢定是用以檢定兩群體特性的期望值是否相等之統計方法，但當自變項 有三類以上時，就不宜再用 t 檢定，必須改採變異數分析（ANOVA），這是因 為 t 檢定一次只能比較兩類之間的差異，當自變項有三類時，若採 t 檢定則必
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須兩兩比較，共需比較三次，且誤差會增加，故需改採變異數分析（ANOVA）。
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