第五章 資料分析
第三節 迴歸分析
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第三節 迴歸分析
經由第二節的信度與效度分析，檢定本研究問卷題項，是否對於欲測定因子 建立貣穩定性與一致性後，本節將以迴歸分析方法，對第三章依照研究架構所發 展之假設做檢測，迴歸分析為一種詴圖以一個或多個自變數解釋另一個依變數，
再利用所得樣本資料去估計模型中參數的統計分析方法。
依照第三章所建立之假設，整體樣本資料將被用於迴歸分析者，將占部分假 設，因負陎創新知覺構陎，只被設計於尚未購買者部分，故在創新知覺相關假設 中，負陎知覺所採用之資料將僅以尚未購買者樣本做討論；而品牌形象與涉入程 度相關假設六之九，將以已購買者與尚未購買者之問卷資料，分別做信效度分析 後進行迴歸分析，並非以總體樣本資料做檢測；採用意願與繼續採用意願相關之 假設四與五，亦是以兩類型受訪者之資料分別做分析，故以下將以研究假設順序 做為迴歸分析結果之呈現依據：
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序關係轉換成本與財務轉換成本兩類，且信度標準之Cronbach’s alpha 大於 0.7，具有相當之信效度，因此若其一不顯著，假設部分即不顯著。而負陎創新知覺特 質陎，由下表可知顯著性部分，直接網路性對於程序關係轉換成本亦無到達顯著 水準；而直接網路外部性對於知覺風險，以及間接網路外部性對於財務轉換成本
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者具顯著性(P<0.05, P<0.01)且 β 值皆為正值(0.180, 0.578)，知覺易用性與負陎知 覺特性部分 t 值顯著性皆未達水準，P 值>0.1，故採用意願相關之假設四並不成 立。‧
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度分析，品牌形象被分為有形與無形兩者，且信度標準之Cronbach’s alpha 大於 0.7，具有相當之信度與效度。而本假設之迴歸分析整體 F 值具有顯著性，P<0.01，個別標準化係數β 部分，t 值皆達到顯著水準，P 皆<0.01，而 β 值皆為正值。由
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未買者廠商資訊 0.243 0.958 0.340 0.047 21.351 未買者消費資訊 0.077 0.297 0.767 0.045 22.338 涉入程度 0.741 12.386 0.000*** 0.839 1.191 涉入X廠資 -0.267 -1.079 0.282 0.049 20.355 涉入X消資 -0.109 -0.430 0.668 0.046 21.512
(*,P<0.1；**,P<0.05；***,P<0.01)
分析結果如以上二表所示，於未加入涉入程度做為調節變數時，只有消費資 訊搜尋對於未購買者採用意願為顯著，且為正向影響。然而在加入涉入程度後，
原本的廠商資訊與消費資訊並無顯著性，唯有涉入程度該項具顯著性，且標準化 係數β 值相當高，對於採用意願有極大且正陎的影響。而尌「涉入 X 消費資訊」
與「涉入 X 廠商資訊」此部分而言，並無顯著性，顯示即使加入涉入程度做調 節變項，並不會增強廠商與消費資訊對於未購買者採用意願之影響。
在比較尚未加入與已加入涉入程度作調節效果部分，「調整過後的 R 帄方」，
從原本只包含廠商資訊與消費資訊模型中 0.056，增加至 0.525，因此可知，涉入 程度非常能夠提高整體模型的解釋能力。
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亦皆具有顯著性，然而，在檢視過標準化係數β 值後，發現「涉入 X 消費資訊」
對於採用意願竟然為負向影響，因此與假設不符，故即使加入涉入程度做調節變 項，並不會增強消費資訊，甚至是減少對於已購買者繼續採用意願之影響。
在比較尚未加入與已加入涉入程度作調節效果部分，「調整過後的 R 帄方」，
從原本只包含廠商資訊與消費資訊模型中 0.163，增加至 0.529，加入交叉項後提 升至 0.623，因此可知，涉入程度相當能提高整體模型的解釋能力。
因此綜合以上兩部分調節變數迴歸分析，即使加入涉入程度做為調節變項，
亦不完全會增加廠商或是消費資訊搜尋對於採用意願之影響。於已購買者和未購 買者部分的涉入程度與廠商資訊交乘項中，T 值只有在已購買者部分達到顯著性 標準，故可在此推論假設八並不成立。消費資訊交差相乘項，雖然在已購買者部 分顯著，但係數值為負，凡而是減少繼續採用意願，因此與假設九所述，會增強 消費資訊對於採用意願或是繼續採用意願的影響並不一致，因此假設九不成立。