資料分析：

(一)敘述統計(Descriptive Statistics)：

敘述統計是統計學三大類之一，它是將收集的資料，經過整體、描述、解釋資 料或製程特徵量的系統分法與統計技術，主要是用運該技術計算出簡單明瞭的統計 量數來描述龐大而複雜的資料。

常用的敘述統計量數包刮：

1.離散量數(measures of dispersion) 2.分佈量數(measures of distribution) 3.集中量數(measures of central tendency) 4.相對地位量數(measures of relative position)

Cronbach's Alpha 值 項目的個數

.845 3

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(二)信度分析：

該測驗的一致性、穩定性與可靠性之測量結果稱之信度，信度以內部一致性來 表示該測驗信度的高低居多， 1951 年由 Cronbach 提出α 係數，它是一種測驗信度 或計算一份問卷的衡量工具，克服部分折半法的缺點，用來測量一組平行或同義測 驗總合的信度，信度係數越高表示該測驗結果越一致、可靠性及穩定度越好，若所 有項目在衡量尺度中反映出的結果都有相同的特質，那就表示在各項目之間，具有 真實的相關性。相反地，若某個項目在尺度上無關聯存在，則表示該項目不屬此尺 度，應該剔除。周文賢(2002)指出問卷之信度若大於等於 0.6，則該問卷題目之信度 為可接受範圍。

1965 年 Guilford 提出信度之標準，如下表 21：

表 21 信度之標準

α 係數 信度標準

0 ≦ α ≦ 0.35 低信度

0.35 ≦α ≦ 0.7 中信度

0.70 ＜ α ≦ 1 高信度

資料來源：Guilford，1965

在企業及學術界的研究中此工具是最常用來作為測試信度的衡量標準，而α係數是 運用該衡量工具的觀察值所計算出來的，在研究中，一個主構面是由很多與主構面相關 的問項所組成的，以本研究為例，其構面：遞送流程之新穎度係由服務人員的態度、軟 硬體設備的使用、服務流程的再造與行銷方式的改變等問項所組成，Cronbach a 係數是 問項的變異數及總分的變異數作為衡量信度的指標係數。(李翔、林傑毓，2009)

(三)效度分析

效度包含建構效度(Construct Validity)、效標關聯效度(Criterion-related Validity) 與內容效度(Content Validity)及表面效度(Face Validity)。建構效度效度指的是在問卷 測驗上能測量出理論上的特質或概念之程度，此效度旨在以心理學的理論概念說明 並將測驗結果分析並探討；效標關聯效度是指衡量結果與所欲衡量特質之相關程度，

是以經驗性的方式分析外在效標與測驗分數間的關係，效標關聯效度又稱之統計效 度或經驗效度；內容效度則是指在問卷測驗中能測出欲測量之行為領域之程度，及

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問卷衡量內容的抽樣的適切性或代表性，又稱為邏輯效度(logical validity)；表面效 度是由學界來判斷指標指否真的達到欲測量到的構念，此效度為最基本且最容易達 成的效度。

周文賢(2002)指出該問卷內容效度的判斷較主觀，它不像信度有多輛畫的衡量 指標為依據，效度是問項內容效度必須對測驗內容進行詳細的邏輯分析並以邏輯基 礎存在與否為依據，而問卷題目來自於理論基礎、邏輯推理、實證研究及專家共識 等多項邏輯基礎來擬定，本研究經由專家判斷法依據各學者之理論與文獻為基礎，

並與指導教授討論透過欲試問卷分析、修改後完成正式問卷，因此本研究問卷應具 有足夠之內容效度。

(四)檢定

T 檢定，又稱 Student t 檢驗(Student’s t test)，發明者為統計學家戈斯特，並於 1908 年在 Biometrika 上公布 T 檢驗，此檢驗方法是為了觀測釀酒質量而發明的。T 檢驗主要是用於樣本數較小(樣本數小於 30)的研究，其用於 2 個平均值差異程度的 檢驗方法。

T 檢驗的適用條件：

1.在總體標準差σ 未知的正態分佈資料中。T 檢驗是用在 T 分佈理論來判斷差異發 生的機率，並判定 2 個平均數的差異是否有顯著。

2.當依變項是等距(Interval Scale)、自變項為類別變項(Nominal Scale)時使用。

(五)變異數分析

變異數分析（Analysis of variance，簡稱 ANOVA）在基本運算概念之下，可分 為單因子變異數分析、雙因子變異數分析及多因子變異數分析三大類，其依照不同 的特性分成三種型態：固定效應變異數分析(fixed-effect analysis of variance)、混和效 應 變 異 數 分 析 (Mixed-effect analaysis of variance) 與 隨 機 效 應 變 異 數 分 析 (random-effect analysis of variance)。

變異數分析主要是探討類別型資料型態之自變數（Independent variable）和連續 型（Continuous）資料型態之因變數（Dependent variable）之間的關係，變異數分析 係當自變項的因子中有包含三個類別或超過三個類別的情況下，檢定各類別間平均 數是否相等的統計模式。

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變異數分析係以 F-分布為機率分佈之依據，利用自由度（Degree of freedom）

及平方和（Sum of square）所計算出的組間與組內均方（Mean of square）估計出 F 值，若變異數分析檢定結果呈現顯著性差異時，代表反應變數的平均值與所感興趣 的因子有差異存在，此時需要用事後檢定做進一步的探討，此步驟稱之多重比較 (Multiple comparison)或稱事後比較，常見的方法為 Scheffe's method、Tukey-Dramer method 及 Bonferroni correction 三種，皆用於探討各組之間的差異原因，本研究之事 後檢定方法為 Scheffe's method。

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