資料處理與統計方法

本研究之問卷回收後，先檢視每份問卷的填答情形，刪除無效問卷，接著針 對有效問卷進行編碼、登錄與資料處理，最後再進行各項統計與假設考驗，以 SPSS 統計套裝軟體來進行各項分析，處理流程分別說明如下：

一、資料處理

(一)剔除無效問卷：在問卷回收之後，為了過濾填答真實性及正確性，因此，將 以下這二種資料結果的問卷予以剔除：

1.在各分量表中，填答完全一樣的問卷。

2.填答不全之題數超過問卷總題數的 5％的問卷。

(二)資料輸入：在剔除無效問卷之後，即在有效問卷上標記編號並進行各題項之 分類編碼，並將其問卷資料逐筆登錄於電腦之中。資料建檔方式首先於變數 檢視中建立各題項名稱，再於資料檢視中鍵入各項問卷蒐集資料，以縱軸為 問卷各題填寫之答案、橫軸為各受試者。

(三)資料檢核及除錯：問卷登錄完成之後，再使用統計軟體檢核所輸入的資料是 否正確，以描敘性統計表檢查遺漏值，來檢視報表是否有未輸入值或未設定 安排之數值，如有錯誤再予以修正，待完全無誤之後再進行統計分析。

二、統計方法

問卷調查法的統計分析分為二個階段，分別是預試問卷的檢核分析及正式問 卷統計考驗分析（吳明隆，2010、吳明隆、涂金堂，2005），各項統計分析方法茲 分別說明如下：

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(一)預試研究

1.以項目分析（item analysis）對預試問卷個別題向作適切性的檢核，內容包 含極端組比較和題目與總分相關。

2.以因素分析（factor analysis）求出預試問卷各量表之建構效度，找出量表 的潛在結構。

3.以信度分析（reliability analysis）來考驗測試其信度及衡量各分量表一致性。

(二)正式研究

1.以描述性統計(Descriptive Statistics Analysis)來了解本研究受試者在性別、

年齡、教育程度、職業…等個人背景變項與初步問題分析的情形。使用的 統計量包含平均數、標準差、百分比等統計量。

2.以 t 檢定分析(t-test analysis)檢定類別變項(二組)與等距、等比變項間假設 是否達到顯著水準。本研究利用獨立樣本 t-test 來檢驗「性別」、 「是否 參加自然生態環保團體」、「參訪當日是否接受園區導覽解說」等變項與旅 遊動機、環境知覺與重遊意願間的差異性。

3.單因子變異數分析（one-way ANOVA）主要用以檢定類別變項(二組以上) 與等距、等比變項間之假設是否達到顯著水準，當 F 值達到顯著水準時，

再以 scheffe 法進行事後比較。本研究利用單因子變異數分析來檢定「年 齡」、「教育程度」、「職業」、「平均月收入」、「婚姻狀況」、「曾造訪洲仔濕 地的次數」等變項與旅遊動機、環境知覺與重遊意願間的差異性。

4.以相關分析（Correlation Analysis）來研究相關的問題。所謂相關分析是指 兩變數(X、Y)之間相互發生關聯，一般使用兩種方式來瞭解相關程度、 相 關方向之異同，一為資料散布圖，另一為計算係數。本研究採用皮爾森積 差相關（Pearson Corrlation）分析，取得在各量中不同變項之間的相關係 數，藉以探討旅遊動機、環境知覺和重遊意願的相關情形。

5.迴歸分析（Regression Analysis）類似相關分析，不同的是迴歸分析在探討 自變數（X）與依變數（Y）之因果關係，並以一條數學方程式明確衡量變 數間之變化，而相關分析則僅探討變數間之相關強度，是否有因果關係並 未做討論，亦無自變數（X）與依變數（Y）之分。本研究以多元迴歸探討 前述自變項對依變項之解釋能力與強度，以及其間關聯是否顯著。迴歸分 析主要在於找出線性方程式，用來說明自變項與依變項的關係，並瞭解兩

者間之預測力和強度。

6.本研究所有統計檢定的顯著水準（α）皆訂為.05。

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