第三章 研究方法
第四節 資料蒐集與分析方法
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年齡 1. 15 歲(含)以下 2. 16~25 歲 3. 26~35 歲 4. 36~45
歲 5. 46~55 歲 6. 56~65 歲 7. 66 歲(含)以上 區間尺度 婚姻狀況 1. 單身(含離婚、喪偶) 2.已婚 名目尺度
現居地區
1. 北部（宜蘭、基隆、台北市、新北市、桃園、新竹）
2. 中部（苗栗、台中市、彰化、南投、雲林）
3. 南部（嘉義、台南市、高雄市、屏東）
4. 東部（花蓮、臺東）
5. 其他
名目尺度
教育程度 1. 國中（含）以下 2. 高中（職） 3. 大學（專）
4. 研究所（含）以上 名目尺度
職業
1. 學生 2. 農、林、漁、牧、礦業 3. 工業、製造業 4. 電子科技業 5. 商業金融業 6. 服務業 7. 軍公 教 8. 傳播媒體業 9. 家管 10.其他
名目尺度
平均月收入
1. 20000 元（含）以下 2. 20001~30000 元 3. 30001~40000 元 4. 40001~50000 元 5. 50001~60000 元 6. 60001 元（含）以上
等距尺度
第四節 資料蒐集與分析方法
一、資料收集方法
(一)量化問卷收集
本研究以《康熙大帝與太陽王路易十四－中法藝術文化的交會》特展為研究 案例，問卷量表採用李克特五點量表。凡透過到故宮參觀過此次的觀眾並使用導 覽者，皆可列為本研究的研究對象，因此本研究將針對這些觀展觀眾進行問卷收 集。前測問卷將會先對 30 位使用者進行施測，施測結果透過因素分析後，再進 行問項修改；正式問卷透過實體問卷至故宮展場外進行發放及回收。此次樣本抽 樣方法採非隨機抽樣之「便利抽樣」（convenience sample）方式。
(二)深度訪談
本研究除了使用問卷調查法之外，也將採用深度訪談法來彌補量化研究的不 足之處，使研究所能涵蓋範圍增廣。預計尋找五位受訪者參加深度訪談，此五位 受訪者必須符合以下三項條件：
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1. 確實觀賞過此次特展。
2. 看展過程中必須全程使用導覽設備。
3. 今年度曾經看過三項以上的特展
針對符合上述條件的受訪者進行半結構式的深度訪談，以下為訪談問題的大 綱，問題的擬定主要是根據量化問卷所無法深入了解的議題修訂而成，大致可分 為 8 大部分，如表 3-4-1 顯示
表 3-4-1 質化訪談大綱
感官體驗
- 特展的展場空間設計跟展品擺設對你們而言具有視覺上的吸 引力嗎？為什麼？
- 導覽設備所播放的解說內容及音效能夠讓你融入參觀過程 嗎？
行動體驗
- 參觀完康熙大帝與路易十四的字畫、陶瓷之後，你會對貴族生 活 產 生 憧 憬或 特 定 的想 法 嗎 ？你 會 想仿 效 他 們的 生 活 方式 嗎？
投資報酬 - 請問你覺得這特展的門票價格合理嗎？為什麼？
美感 - 請問你有到賣店去逛過嗎？有購買周邊商品嗎？為什麼？
逃離現實 - 觀展過程中你有暫時忘記現實世界嗎？有置身王室貴族世界 的感覺嗎？
服務滿意 - 導覽人員的解說方式你覺得滿意嗎？
- 網站服務你滿意嗎
整體滿意 - 這次特展符合你先前期待嗎？為什麼？
忠誠度 - 這次的參展經驗會提高你對故宮或時藝多媒體所舉辦特展的 忠誠度嗎？
二、資料分析方法
（一）問卷調查法分析方式
本次研究使用將 PASW Statistics18（SPSS 18）套裝軟體作為資料分析及檢 定的工具，並依照研究目的及研究假設需要，採取之資料分析方法如下。
1. 描述性統計分析(descriptive statistics analysis)
利用敘述性統計分析以了解樣本在各項變數中的離散程度及平均數，平均數
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跟標準差可了解受訪者對於問項的看法及意見。本研究使用李克特 5 點量表，經 由編碼、建檔、分析之後，可知道平均數越高，代表該問項受訪者的認同程度越 高。而標準差越小則代表受訪者對於該問項的看法越一致。
2. 因素分析(factor analysis)
因素分析的目的是將眾多的變項濃縮成幾個較少且有意義的精簡變項，濃縮 而成的精簡變項即稱為因素。本次研究使用因素分析的主成分法，選取特徵值大 於的因素進行最大變異轉軸法(Varimax Rotation)分析，計算出各因素的因素負 荷量，最後保留因素負荷量大於 0.5 之題項，並根據每個元素中的題項重新命名。
3. 信度分析(reliability analysis)
信度是指採用同一種方法對同一對象重複測量時所得結果的一致性程度。而 信度分析是用來檢定衡量工具是否具有精確性的工具，信度指標多以相關係數表 示。由於此次測驗採用李克特五點量表，因此選用最常用的Cronbach’s α 做信度 分析，以 α 係數來表示量表的一致性程度，當 α 係數越高代表量表內部一致性 越高，通常 α 不得低於 0.5，而達到 0.7 則算具有良好信度。 Cronbach’s α 的評 定標準如表 3-4-2 所示。
表 3-4-2 Cronbach’s α 的評定標準 Cronbach’s α 信度係數 內部一致性
>0.9 絕佳的(excellent)
>0.8 優良的(good)
>0.7 可接受的(acceptable)
>0.6 可疑的(questionable)
>0.5 不良的(poor)
<0.5 不可接受的(unacceptable) 資料來源：George& Mallery (2003)
4. T 檢定(T-test)
T 檢定適用時機為當自變項是類別變項，而依變項是等距變項時，在本研究 中婚姻與性別兩項人口變項與各構面的差異即透過 T 檢定分析。此外，如果自 變項超過兩類，則不適用於 T 檢定，應使用其他分析方法，例如 ANOVA。
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5. 變異數分析（analysis of variance, ANOVA）
變異數分析是用來分析問題選項超過三個以上的人口統計變數，在本研究中 的年齡、居住地、教育程度、職業、平均月收入等人口變數及使用變異數分析。
6. 皮爾森積差相關分析（Pearson product－moment correlation analysis）
一般而言，相關係數介於-1 到 1 之間，當相關係數接近 1 時，代表兩個變數 之間具有顯著正相關關係；反之，當相關係數接近-1 時，表示兩個變數之間具有 顯著負相關關係：若相關係數接近 0 時，則代表缺乏線性相關。
表 3-4-3 相關係數的評定標準
相關係數 評定標準
0.75 以上 高度相關
0.50~0.75 中度相關 0.25~0.50 輕度相關 0.00~0.25 無相關
7. 迴歸分析
迴歸分析的目的是用來判斷是否能根據某一變數預測另一變數的值，依據預 測變數的多寡可分為兩種：簡單迴歸分析及多元迴歸分析。簡單迴歸分析是在預 測變數僅有一個時使用，而多元迴歸分析則用於預測變數超過兩個以上的情況中。
本次研究採用多元迴歸分析，以「策略體驗模組」、「體驗價值」、「顧客滿意度」
為預測變項，了解此三個變項對「顧客忠誠度」之影響程度。
（二）深度訪談法
本研究透過半結構式的深度訪談，將訪談過程進行錄音，並將錄音的內容化 為逐字稿，以利資料分析。並藉由「編碼」（coding）方式將資料予以重組，使 研究者能從資料原本的「描述」中抽離出來，並且提升到更高層次、更為概念化 的抽象「詮釋」。本研究透過「編碼」此系統化的方式來詮釋、分析與整合資料，
以彌補量化研究之不足
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