重要─表現分析法問卷調查及分析

本研究透過重要－表現分析法(Importance-Perfformance Analysis,IPA)分析主 管機關、營運管理單位、學術單位及一般使用者各組群對於都市複合大眾運輸系 統永續經營的重要性及滿意度。

研究中運用SPSS 17.0統計軟體，進行相關資料之統計分析，主要採用分析方 法有項目分析、驗證性因素分析、信效度分析、敘述性統計分析、獨立樣本 t 檢 定、成對樣本 t 檢定、與重視-表現分析(IPA)等統計方法，來進行資料處理，其 研究結果之顯著水準皆設為 α = 0.05。各分析方法簡述如下：

3.5.1 項目分析（Item Discrimination Analysis）

校正後項目與總分之相關係數，指某一題目與該題所屬量表其他題目總分之 相關，相關係數愈大表示該題項愈能達量表所要測量的屬性或構念，當校正後題 目與總分的相關如為負值或呈較低的正相關，這些題目通常會被優先淘汰。項目 分析的標準為每個題項之校正項目總分相關係數都達到0.300以上

(Churchill,1979)。

吳明隆（2005）指出高低分組比較，可作為李克特量表鑑別力之指標，若決 斷值 t達到統計顯著水準且值愈大，表示量表該題項的鑑別度愈好，亦即CR值（決

3 c b

DF

 a  

ij i

i

NW NW

NW  

上。

透過重要－表現分析法(Importance-Performance Analysis,IPA)得知營運管理 業者、主管機關、學者及一般使用者對於都市複合大眾運輸永續經營的重要性及 其現況滿意度。

3.5.2 驗證性因素分析（Exploratory Factor Analysis）

驗證性因素分析適用於先由文獻分析歸納出向度（構面），再進行因素分析，

目的是用以驗證從理論文獻歸納出之概念性構面與驗證性因素分析所得出的實 證性構面是否符合。因此，項目分析是設計問卷過程中最根本的一項工作，主要 目的是在針對各量表題項進行適切性的評估。

因素分析是將各問項抽取出共同之基本因素，主要目的在於將多個變項依其 相關的程度，縮減成幾類主要的因素，以簡化變項之間的複雜性。要提高問卷題 項信度及強化構面效度之檢定，常以KMO係數值、Bartlett 球型檢定值以及整體 信度判別之。在進行因素分析之前，以KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)的「取樣適當性 量數」加以檢定，其中KMO值最好在0.800以上，若KMO值在0.600以下，則不宜 進行因素分析(Kaiser,1974)。

一般而言，若因素負荷量小於0.300之評估項目即代表該項目與量表屬不同性 質，應予以刪除。其次，旋轉後的因素負荷量絕對值大於0.500以上，且該因素與 其它因素負荷量之差大於0.300的題項才予以保留(黃俊英，1995)。

3.5.3 總體量表信效度檢定

信度分析是指抽查樣本之間與研究母體關係的一致性程度，一般多採用李克 特五點尺度衡量法去設計問卷，再以Cronbach's α係數來檢定其信度， Cronbach's α 值至少在0.500水準以上，若整體信度Cronbach's α 值達0.700以上為高信度，

介於0.350與0.700之間為可接受之範圍，若值小於0.350則為低信度項目，應捨棄 該項目；效度是驗證各項評估項目之有效性，是指測量工具或手段測試母體狀況 的準確程度。

3.5.4 敘述性統計分析（Descriptive Statistics）

研究中將回收之問卷以敘述性統計進行分析，包括次數分配(Frequency distribution)、平均值(Mean)、標準差(Standard Deviation，SD)等，以簡化資料的 複雜性，並利用此敘述性統計說明受訪者的社經背景資料等變項之分佈狀況。

3.5.5 獨立樣本 t 檢定、成對樣本 t 檢定

若兩組樣本來自獨立母群體應用「獨立樣本t檢定」，以檢定其獨立母群體的 平均數或中心位置是否一樣；如果兩組樣本彼此不獨立，應該使用「成對樣本t 檢定」進行分析；t 檢定主要用來檢定二組之不同樣本，於某一個等距以上變項 測量值的平均值是否具有顯著差異，以了解樣本在依變項上的平均數高低是否會 因自變項之不同而有所差異，包括獨立樣本t檢定與成對樣本t 檢定。

3.5.6 重要－表現分析(IPA)

透過上述各項檢定及分析後，再利用Microsoft Excel 2007計算樣本各評估項 目之總分、算術平均數、標準差等，將其分析結果置入重要-表現模式分析圖中，

圖中X 軸為滿意度，Y軸為重要性，其項目滿意度及重要性平均值係為 XY 軸之 交接點，並將座標平面切割成I、II、III、IV四個象限，構成二維空間的座標圖，

再透過分析圖中的象限分佈瞭解該項目的重要性及現況滿意度，並分析其項目未 來的改善方向，圖3.4所示。

圖3.4 重要度－表現分析圖  

IPA分析方法可分為下列步驟(O’Sullivan,1991)：

(一)列出大眾運輸村及複合大眾運輸系統的各項屬性，並發展成為問卷的問 (Concentrate here)

C 象限 次要改善 (Low priority)

D 象限 供給過度 (Possible overkill)