本文主要是觀察在基本資料與代間支持理論下，宜蘭縣居民消費行為 與經濟展望之看法與關係。所以消費行為與經濟展望兩變數為反應變數，
以基本資料和社會因素(代間支持)做為解釋變數，探討其如何影響反應變 數。然而人們的消費行為也會影響經濟展望，因此消費行為是基本資料與 社會因素之反應變數也是經濟展望的解釋變數。本研究使用SPSS 統計軟 體進行資料的統計分析，對變數分析方法乃採用因素分析法（Factor Analysis）、因素分數（Factor scores）萃取、單因子變異數分析（Analysis of Variance ANOVA）、獨立性 T 檢定（T-test）、多元迴歸分析（Multiple Regression Analysis），以下個別說明分析方法之原理以及用於本研究之情 況。
一 、因素分析法 （Factor Analysis）
起源自Spearman(1904)，因素分析法是一種分析技術，其假定樣本在 某一變數上之反應分為兩部分，稱為共同因素（common factor）以及獨特 因素（specific factor）。主要是在變數間萃取共同因素，將變數資料縮減成 少數個共同因素與獨特因素之線性組合，使用萃取後變數較少的共同因素 取代較多的原始變數，並且能保有原始變數的最大資訊。本研究使用因素 分析法萃取經濟行為(消費行為)中 15 項變數，將變數縮減成 5 項並重新命 名以了解人們消費行為之型態。
在因素分析後所得到的參數估計可利用於縮減變數，但其所得到共同 因素之因素分數估計值，可用於變數縮減後代替原始變數值之分數，亦即 因素分數可以用來做為執行其他分析之輸入資料。本研究將經濟行為變數 做因素分析後，使用迴歸估計法估計因素分數，並以因素分數來執行欲達 成之研究目的。
二 、單因子變異數分析（Analysis of Variance ANOVA）
變異數分析乃用來分析一個或多個以上類別解釋變數下計量反應變 數的差異，即不同群體下反應變數是否有差異。變異數分析通常有獨立 性、常態性、同質性三項基本假設，若有違反基本假設條件之情況，則必 須使用另一個方法。由於本研究之資料樣本全部為獨立個體，因此符合了 獨立性。樣本數為大樣本 1175 份，符合了常態性。但同質性方面則必須 以檢定的方式判別變異數是否同質，因此在ANOVA 分析之前，必須施行 同質性檢定。
假設檢定方面，ANOVA 檢定的虛無假設為各組平均數相等，對立假 設為各組平均數不全相等。假使群體超過兩個，ANOVA 檢定拒絕虛無假 設情況下則可使用多重比較法，進行更深入的組別比較。而多重比較法在 變異數同質之情況下，Scheffé 法較被廣泛運用，倘若變異數為不同質之 情況，則要假設變異數不同質，並使用Tamhane（1979）法亦可分析。本 研究運用經濟行為(消費行為)之因素分數和經濟展望之問卷分數做為反應 變數，來執行變異數分析。分析在基本資料與社會因素下消費行為和經濟 展望之差異，此外執行多重比較以分辨各組差異程度之大小。
三 、獨立性 T 檢定（T-test）
本研究T-test 使用時機是解釋變數組別為兩組時，即檢定兩個類別解 釋變數下反應變數的差異，並且可直接判別差異大小。T-test 之虛無假設 為兩組平均數相等，對立假設為兩組平均數不等，基本假設與單因子變異 數分析相同，必須符合獨立性、常態性、同質性三項假設。其中獨立性、
常態性方面，由前述可得知本研究已符合假設，因此在T-test 檢定前必須 以同質性檢定判別變異數是否同質，值得一提的是，倘若變異數不具同質 性，於T 檢定過程中則必須做修正。例如欲檢定性別不同時消費行為之差 異，首先需檢定變異數是否為同質，倘若結果為變異數非同質性之情況，
此時則要改變自由度，使用變異數不相同之T-test 即可。
四 、多元迴歸分析（Multiple Regression Analysis）
(二) 基本資料與消費行為之函數為消費行為