資料處理與分析

表 3-6 信度分析表

問卷構面 問卷題號 內部一致性係數

(Cronbach's α) 員工與知識管理 A29、A30、A31 0.867

運籌管理 A24、A25、A26、A27 0.734 生產管理 A10、A11、A12 0.811 快速回應 A1、A2、A3、A18、A19 0.736 品牌與行銷管理 A20、A21、A22、A23 0.729

全體 0.914

第五節 資料處理與分析

本研究根據研究目的所提出之問題及變項的特性進行研究，在問卷回 收之後，經過整理剔除無效問卷或填答者亂填之問卷後，使用 SPSS13.0 套裝軟體進行資料的統計分析。各項考驗水準訂為0.05，以驗證各研究假 設。以下分別從描述性統計及推論統計說明本研究所用到的統計方法，再 由各研究問題說明本研究所使用的統計方式。

壹、 描述性統計

針對問卷之各項填答及整體資料的呈現，描述自變項及依變項之分佈

情 形 ， 將 類 別 資 料 以 次 數 分 配 （frequency distribution ） 及 百 分 比

（percentage）方式描述，等距變項則以平均數（mean）及標準差（standard deviation）等加以描述。由這些方法統計出汽車電子廠商之中高階主管對 問卷項目的反應情況。

貳、 推論性統計

一、 獨立樣本t 考驗（independent-sample t-test）

獨立樣本 t 考驗係考驗一個二分類別變項對一個連續變項之差異性 檢定，用以分析不同類別變項間是否有顯著差異。獨立樣本 t 考驗的基本 假設為兩個樣本的平均數必須符合常態分配的假設才可以互相比較，且要 符合樣本變異數同質性假設。

二、 單因子變異數分析（one-way analysis of variance, ANOVA）

變異數分析係使用 F 考驗的一種統計方法，通常用以當作三個或三個 以上母群平均數的差異性考驗工具，亦可適用於兩個平均數間的差異性考 驗，若只討論單一自變項的變異數分析時，稱為單因子變異數分析。

三、 雪費法（scheffe＇ method）

當兩個以上樣本變異數分析結果 F 考驗達顯著水準，即推翻了平均數 相等的虛無假設，表示至少有兩組之間平均數有顯著差異，必須進ㄧ步針 對不同水準樣本兩兩配對，進行多重比較，以了解各組間的差異情形。

參、 研究假設與統計方法

一、 汽車電子廠商之中高階主管對於不同汽車電子產業策略群組重要性 之知覺程度有差異。

統計方法：採次數分配、百分比、平均數、標準差進行分析。

二、 不同個人背景變項(性別、年齡、行政職稱、服務年資、教育程度、

教育背景)的汽車電子廠商中高階主管，對不同汽車電子產業策略群 組重要性之知覺程度有差異。

統計方法：針對性別、教育程度變項，採用獨立樣本t 考驗來進行統 計分析是否達到顯著差異。針對年齡、行政職稱、服務年資、教育背景等 變項，利用單因子變異數分析探討不同個人背景變項的汽車電子廠商之中 高階主管對於不同策略群組重要性知覺是否有顯著差異，以驗證研究假 設。若達到 α=0.05 的顯著水準，再採用 Scheffe 法進行事後比較，以瞭 解其差異情形。

三、 不同企業組織背景變項(資本額、成立年限、組織規模、產品類別、

經營模式、營業額比例、營收成長、獲利狀況 )汽車電子廠商中高階 主管，對不同策略群組重要性知覺程度有差異。

統計方法：針對資本額、產品類別、經營模式等變項，採用獨立樣 本t 考驗來進行統計分析是否達到顯著差異。針對成立年限、組織規模、

營業額比例、營收成長、獲利狀況等變項，利用單因子變異數分析探討不 同組織特徵背景變項的汽車電子廠商中高階主管對於不同策略群組重要 性知覺是否有顯著差異，以驗證研究假設。若達到 α=0.05 的顯著水準，

再採用Scheffe 法進行事後比較，以瞭解其差異情形。

肆、集群分析

利用因素分析所得到的因素得分，透過集群分析方法對汽車電子廠商 進行分群，以瞭解其集群狀況。本研究採取兩階段集群分析法，第一階段 利用階層式集群分析法中的華德法（Ward’s method）。首先以各個汽車電 子廠商在因素構面的因素得分來進行分群，以歐幾里德距離平方（squared Euclidean distance）來衡量各觀察值間的相似性。另外，由華德法所得之 樹狀圖（Dendrogram）判斷，將華德法得出之集群重心作為初始種子（initial seeds），進行非階層式集群，採用 K-均值法（K- means method）分析，依 歐幾里德距離之遠近，重新分派樣本到新的集群。