資料料蒐集

李李月華;丁學敏 (2005)

第五節 資料料蒐集

一、 研究母體

本研究係以網路路購物行行為中服裝產品的購買行行為研究議題。因此，本研究之 研究對象為，凡是曾在網路路之任何形式商店，購買過衣服或鞋子等服裝的個人消 費者。

二、 問卷樣本

本研究以問卷蒐集的方式進行行，並利利用線上問卷系統 my3q 設計問卷，問卷 張貼於奇摩討論論區和 BBS 相關討論論版上，如網路路購物討論論板、服裝版、問卷板和 學校討論論版等，採便便利利抽樣方式。本研究問卷於民國 101 年年 4 月 24 日開始回收，

直到 101 年年 5 月 12 日停止回收，期間約三個星期，一共回收 398 份，其中有網 路路購買服裝經驗的共計 366 份，再扣除沒有完整填答的問卷，最後的有效問卷共 有 354 份，有效問卷率率率達 88.9%%。

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【表3-13】受測樣本之樣本數數與百分比例例

性別 樣本數數 百分比

女女 268 75.7%

男 86 24.3%

本研究取樣之樣本中，有 268 名女女性和 86 名男性受測者，樣本最大宗年年齡 為 19-24 歲的區間佔 67.23%，其次為 25-29 歲佔 19.2%，而 30-35 歲佔 4.81%。

可支配所得以每個月 5,001-10,000 元為最多佔 44.06%，再來來，以 5,000 元以下 和 10,0001-20,000 元位居第二三，分別佔總樣本的 19.50%和 16.94%。受測者的 教育程度度以大學(專)程度度最多，佔 63.56%，而以研究所以上程度度次多，佔 33.05%。

第六六節 資料料處理理與分析方法

一、 敘述性統計分析

本研究使用敘述性統計分析來來統計樣本人口統計變數數之分佈，主要了了解本研 究樣本之基本資料料分佈情形，以及網路路使用經驗和網路路購買服裝之行行為等三部 分。

二、 因素分析

因素分析主要是想透過外顯性的問項(indicator)來來找到潛在心理理構面，也 就是萃取出潛在構念念，其最大的功能在縮減資料料的空間與維度度。由於本研究之量量 表的設計是整理理及彙整過去學者和文獻融合而成，因此必須先利利用因素分析萃取 出主要因素做為研究構面，再利利用該構面做為後續結構方程式使用。

作因素分析之前，會先以 KMO 統計量量來來衡量量數數值間的偏相關性，以確認構面 是否合適進行行因素分析，若若是 KMO 值越接近 1，則越合適進行行因素分析。

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因素分析的萃取準則依據 Hair、Anderson、Tathama and Black(1998)之建 議，取出特徵值大於 1 的因素，而轉軸方式是採取最大變異異旋轉法旋轉，旋轉後 的因素負荷量量之絕對值需大於 0.5。最後依據組成該組因素之因子的文意及負荷 量量予以命名。

三、信度度分析 (Reliability Analysis)

使用信度度分析以檢測，各變數數之問卷問項的可信程度度，也就是檢測問卷問項 是否具有內部一致性(Internal Consistency)。 以 Cronbach’＇s α 值來來衡量量量量 表的信度度，當 Cronbach’＇s α 值越高，表示問卷問項間的相關性越大，內部一 致性越高。一般而言，Cronbach α 值至少要大於 0.5，α 值大於 0.7 則算高信 度度(Nunnally, 1978)，因此，本研究將 α 值低於 0.7 的變數數予以刪除。

四、迴歸分析 (Regression Analysis)

迴歸分析主要用以瞭解自變數數對依變數數的影響情況，迴歸必須以相關分析為 基礎，且迴歸帶有預測性質。本研究使用迴歸方法來來檢測影響消費者網購服裝之 行行為的因素，以網路路使用經驗、網路路知覺風險、購物導向、流流行行涉入程度度和服裝 屬性做為五大變數數。

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【圖 3-2】 資料料分析流流程

資料料編碼

(排除無效問卷

)

效度度檢驗

(因素分析)

信度度檢驗

線性回歸分析

研究假設驗證

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