在問卷回收後，先將問卷予以檢查，剔除無效問卷後，再將有效問卷加以 編碼輸入，本研究使用Spss 12.0 套裝軟體及 Excel 2003 作為資料分析工具，
根據本研究目的與假設需要，採取之資料分析方法分別敘述如下。
一、敘述性統計分析
敘述性統計分析是用以說明樣本的基本資料，將受訪者的人口統計特徵變 數進行分析，將受測者對各變數之意見作概略描述。本研究使用次數分配瞭解 受測者的分布情形，利用人口統計變數(性別、年齡、職業、教育程度、婚姻 狀況及每人平均月收入)來統計分析問卷受測者對於各構面、問項之平均數及 分佈狀況。
二、信度分析
信度是指測量資料的可靠性，即一份測驗所得的結果之「穩定性」或「一 致性」。本研究以Cronbach’s α來檢定問卷中各因素之衡量變數的內部一致性 程度，α值越高表示信度越佳，且α值最少須達0.6以上(吳萬益，2005)。
三、因素分析
因素分析主要目的在於簡化資料的結構，並且能保存原有資料所提供的大 部分訊息，將數個觀察變數萃取成少數相互獨立的因素，換言之，因素分析是 以最少的共同因素對總變異量作最大的解釋。
本研究主要採用因素分析之主要成分分析法(principal components analysis) 配合最大變異轉軸法(varimax rotation)來萃取品牌形象、知覺品質、知覺價值、
知覺風險四個構面之因素，依據特徵值大於1，轉軸後的因素負荷量最好大於
四、差異性分析 (一) t 檢定
t 檢定的適用條件是當自變項是類別變項(nominal scale)，依變項是等距 (interval scale)時使用，但僅用於自變項只有兩類的變項中，如性別只有兩種屬 性。而自變項若是超過兩類，則需要使用其他的資料分析方法，如ANOVA。
差異性分析主要在探討不同樣本特性在各構面上是否有顯著差異。若樣本 特性為兩組樣本時則可利用t 檢定，因此，本研究在人口統計變項的性別上採 用獨立樣本t 檢定，與各因素進行差異性分析，以得知性別與各因素是否存在 顯著性差異。
(二)單因子變異數分析
單因子變異數分析(analysis of variance, ANOVA)目的主要在於檢視三個或 三個以上獨立樣本觀察值之各組平均數彼此之間是否有顯著差異。
因此，本研究將年齡、職業、教育程度、婚姻狀況、個人平均月收入等人 口統計變項，與各因素進行差異性分析，以得知上述人口統計變項與各因素是 否存在顯著性差異；若有顯著差異，再透過Scheffe事後檢定方法，以得知詳細 的樣本分布特性。
五、路徑分析
路徑分析又稱為「結構方程式模型」(structural equation model)或「同時方 程式考驗模式」(simultaneous equation models)，因為它同時讓所有預測變項進 入迴歸模式之中。當需要驗證模型是否可以得到證實時，可以採用路徑分析。
而路徑分析基本步驟，可以簡要歸納如下：
(1)根據相關理論與文獻資料，建構一個考驗的初始模式，並繪出一個沒有路徑 係數的路徑圖。路徑圖之中之因果關係以箭號表示，箭號所指者為「果」(依 變項)，箭號起始處為「因」(自變項)。
(2)選用適當的迴歸模型，以估計路徑係數並考驗其是否顯著。在路徑分析中，
選用的分析方法為多元迴歸分析法(multiple regression analysis)，而路徑係數就 是迴歸方程式中的「標準化迴歸係數」(standardized regression coefficients)。
本研究在迴歸預測模式中選用的是強迫進入法，讓所有欲進行複迴歸分析的預 測變項，同時進入迴歸方程式。再從每個變項t值得大小與機率值考驗Beta值的 影響是否達顯著。
（3）評估理論模式，可再刪除不顯著的路徑係數，重新計算新模式的路徑係 數。再刪除部分的影響路徑後，會成為一個「限制模式」(restrict model)，由於 預測變項數的改變，路徑係數也會跟著改變，因而要重新進入複迴歸分析。
路徑分析為建立因果解釋模型，也是社會科學領域得以用來檢測因果模式 的重要策略，另外路徑分析是強調變數間影響關係的解釋，因此，也說明學習 與運用路進分析的重要性；故本研究選用路徑分析來檢測本研究之研究架構。
第肆章 研究結果
本章依據第三章所列的資料分析方法，將實證結果分析、歸納並解釋，本 章共分為五個小節，第一節為敘述性統計分析、第二節為信度分析、第三節為 因素分析、第四節為差異性分析、第五節為路徑分析，詳細內容說明如下所述。