資料蒐集及分析方法

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圖 3-2 實驗流程設計

第四節 資料蒐集及分析方法

本研究樣本為公路總局臺北市區監理所及臺北區監理所不同開課日期之酒後駕 車違規道安講習專班，並於 105 年 2 月 3 日至 3 月 4 日總計有 16 個班次進行研究實 驗。對於所蒐集的資料輸入 Excel 進行處理及編碼形成摘要資料表，再採用 SPSS 軟 體進行統計分析。至於統計分析方式包括有敘述性統計分析、成對樣本 T 檢定、單 因子變異數分析、兩因子變異數分析、迴歸分析及皮爾遜相關係數來驗證研究假說，

集體隨機抽樣實驗及控制組別

實驗組 A 實驗組 B 實驗組 C

前測

1. 避 免 酒 駕 行 為 意 圖(Y3) 2. 酒 精 飲 用 型 態(X1) 3. 基 本 資 料(D1/D2) 4. 酒 駕 廣 告 內 容 需 求(Y1)

播放理性 訴求廣告

播放感性 訴求廣告

播放道德 訴求廣告

後測

1. 避 免 酒 駕 行 為 意 圖(Y3) 2. 酒 駕 廣 告 態 度(Y2)

控制組 D

不播放 宣導廣告

後測 避免酒駕行為

意圖(Y3)

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具體說明如下：

一、 敘述性統計分析（Descripptive Statistics）

將呈現基本資料各變項（自變數 D1/D2）、酒精飲用型態（自變數 X1）、避免酒 駕行為意圖（依變數 Y3）、酒駕廣告態度（依變數 Y2）、酒駕廣告內容需求（依變數 Y1）的次數分配與百分比情形，以及酒駕廣告內容需求（依變數 Y1）、酒駕廣告態 度（依變數 Y2）、避免酒駕行為意圖（依變數 Y3）之等距變項的平均值及標準差。

二、 成對樣本 T 檢定（Paired-Samples T Test）

成對樣本 T 檢定為自同一個樣本的同一群人不同平均數之研究如有前測與後測 的研究設計（邱皓政，2005：8-4），因此，藉以檢驗同樣受測者在前測、後測對避免 酒駕行為意圖（依變數 Y3）等距變項平均值是否有差異。

三、 單因子變異數分析（One-way ANOVA）

單因子變數分析在研究一個自變項分成二組以上其對依變項的影響，當達到顯 著水準上須進行事後比較（周文欽，2004：427），藉以對不同酒駕廣告訴求（自變 數 X2）對受測者廣告溝通效果即酒駕廣告態度（依變數 Y2）、避免酒駕行為意圖（依 變數 Y3）的平均值之差異性，不同酒精飲用型態（自變數 X1）對受測者酒駕廣告內 容需求（依變數 Y1）、酒駕廣告態度（依變數 Y2）、避免酒駕行為意圖（依變數 Y3）

的平均值之差異性，以及基本資料（自變數 D1/D2）對酒駕廣告內容需求（依變數 Y1）、酒駕廣告態度（依變數 Y2）、避免酒駕行為意圖（依變數 Y3）的平均值之差 異性。又當單因子變數分析結果達顯著水準（P<0.05），就顯著差異變項進行各組間 兩兩之事後分析比較。

四、 兩因子變異數分析（Two-way ANOVA）

兩因子變數分析在研究二個自變項對依變項的影響（邱皓政，2005：10-2），本 研究利用兩因子變數分析來分析不同酒駕廣告訴求（自變數 X2）與不同酒精飲用型 態（自變數 X1）對酒駕廣告態度（依變數 Y2）、避免酒駕行為意圖（依變數 Y3）的 交叉效果。又當分析結果達顯著水準（P<0.05），就顯著差異變項進行各組間兩兩事 後分析比較。

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五、 皮爾遜相關係數（Pearson Product-Moment Correlation）

皮爾遜相關係數在研究兩個連續變項間直線關係的情形，相關係數 r 介於 1 與-1 之間，r 等於零或接近零二者沒有關係，正值為正相關，負值為負相關（周文欽，2004：

420-421），本研究以皮爾遜相關係數方法分析酒駕廣告態度（依變數 Y2）與避免酒 駕行為意圖（依變數 Y3）二者間的相關程度。

六、 迴歸分析（regression analysis）

多元迴歸分析同時多個自變數對依變數進行預測與解釋（邱皓政，2005：16-2）， 引用簡單迴歸分析法（Simple regression analysis）來說明酒精飲用型態（自變數 X1）、

性別預測變項對避免酒駕行為意圖（依變數 Y3）的解釋力。另利用階層迴歸分析

（Hierarchical multiple regression analysis）將自變數如酒精飲用型態（自變數 X1）、

酒駕廣告態度（依變數 Y2）及不同廣告訴求（自變數 X2）依特定次序投入模型來說 明對依變數避免酒駕行為意圖（依變數 Y3）的解釋力。

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