資料分析方法

經過研究假設與問卷設計之後，本研究利用 SAS 8.0 之套裝軟體為資料分析工具，

並採用以下五個步驟以進行資料分析的工作，本研究資料分析程序，如圖3.3 所示。

步驟一：檢視回收的問卷如有漏填或一題多填之情形則判定為無效問卷，並且計算問卷 的回收率 (回收問卷數/寄出問卷總數)以及有效問卷率 (可用回收問卷/寄出問 卷總數)。再針對問卷回答人與受測企業基本資料，以簡單的描述性統計 (descriptive analysis)分析說明受測者與企業背景之特性。

步驟二：本研究將三次回收的樣本，以卡方檢定 (x Test)實施無反應偏差檢驗 ² (nonresponse analysis)以確保樣本的代表性。

步驟三：利用因素分析來縮減變數，並利用Cronbach α 來檢驗本研究各構面及因素內 容一致性，如果Cronbach α 係數小於 0.6 則刪除該構面及因素，以提高本研 究的信度，在效度方面利用相關矩陣 (correlation matrix)針對收斂效度 (convergent validity)與區別效度 (discriminant validity)加以檢定。

步驟四：此步驟的檢定利用規則相關分析 (canonical correlation analysis)，檢定產業選擇 群聚因素與產業群聚形成要因關聯性、產業群聚形成要因與企業經營模式之影 響關聯性、產業選擇群聚因素與企業經營模式之影響關聯性。

步驟五：歸納上述分析之內容，並彙總說明研究結果。

圖 3.3 資料分析方法程序圖

本研究所使用的資料分析方法如下：

(1) 次數分配 (frequency)

當變數屬於名目尺度時，可用次數分配代表樣本之分配情形，並以表示樣本分佈特 性；

(2) 卡方檢定 (x Test) ²

確保樣本的代表性，檢定三次回收之問卷樣本，是否存在無反應偏差，此部分運用 在樣本回收的無反應偏差檢定；

(3) 因素分析 (factor analysis)

將性質相近的變數線性組合以產生新的變數，也稱為因素。其目的在於較少的構面 因素表示原先資料的結構性，同時又能保存原有的資訊特性，而不會讓資訊的意義

開 始

無反應偏差檢定

刪除低信度因素 信度與效度檢定

結 束

三次回收問卷

信度標準>0.6

驗證本研究之假設

◎產業選擇群聚與產業群聚形成關聯性

◎產業群聚形成與企業經營模式關聯性

◎產業選擇群聚與企業經營模式關聯性

次數分配

卡方檢定

因素分析

規則相關分析

統計方法 資料分析程序

是

否

流失 (黃俊英，2000)。此部分運用在產業選擇群聚、產業群聚形成之要因、企業經 營模式之影響等構面；

(4) 量表信度與效度分析 (reliability and validity analysis)

信度有兩方面的意義，穩定性 (stability)與一致性 (equivalence or consistency)。所謂 信度是指一個衡量工具的正確性 (accuracy)或精確性(precision)。本研究計算每一因 素的Cronbach α 係數，以衡量同一構面下各因素間內容的一致性。依據 Emory and Cooper (1996)研究中指出在探索性研究中，信度係數 0.7~0.98 是屬於高信度，如果 係數低於0.35 則應該予以拒絕，本研究將係數標準值定為 0.6 用以檢驗各個構面因 素內部的一致性，若該構面因素的Cronbach α 係數小於 0.6 時，予以捨棄不用。

所謂效度是指一種衡量工具，真正能夠測出研究人員想要衡量事物之程度 (Emory and cooper, 1996)，除了表面效度、內容效度外，本研究所使用的變項以收斂 效度 (convergent validity)及區別效度 (discriminant validity)的檢定各變項的效度。收 斂效度是指在同一個因素中變項間的相關程度如何？若同一因素中的變項之間有高 度相關性，則可以說具有高度的收斂度；反之區別效度則針對不同的因素間變項的 衡量，以測出變項間的相關程度。

(5) 規則相關分析 (canonical correlation analysis)

規則相關分析 (Canonical Correlation)亦稱為「正準相關」或「典型相關」是由 Hotellimg (1935)所提出，主要是在研究兩組變數間的關係。規則相關分析是準則變數與預測變 數相結合的一種技術，由於兩組變數均可預測對方，具有相等的地位，故並不需要清 楚劃分何者是預測變數、何者是準則變數。

規則相關的目的在決定使兩組變數關聯在一起的主要獨立構面，具體而言其目的有三：

a. 決定在兩組變數 (對相同事物的衡量)是否彼此獨立，或決定這兩組變數間之關係強度 程度；

b. 為每一準則變數及預測變數導出一組權重，期使他們的線性組合相關為最大。而另外 最能解釋剩下的相關線性函數與前面求得的線性組合是相互獨立的；

c. 解釋準則變數組與預測變數組兩者間關係的本質。

本研究所應用規則相關方程式如下:

1 2 3 ... _n 1 2 3 ... _n

Y + + + +Y Y Y = X +X +X + +X (1)

在本研究中利用此方法探討產業選擇群聚因素與產業群聚形成之要因關聯性、產業 群聚形成之要因與企業經營模式之影響關聯性、產業選擇群聚因素與企業經營模式之影 響關聯性等之假設檢定上。