第三章 研究設計
第五節 量化研究
本研究在以內容分析法所獲得的各項要素為基礎，發展出本研究的正式問 卷。
一、 各變數之操作性定義與衡量
本研究主要研究對象為「竹圍休閒漁港」的旅遊之遊客，主要的研究變數 有：旅遊屬性、旅遊結果、個人價值、遊客個人背景及遊客遊憩特性等，各變 數的操作行定義與衡量方法依序說明如下：
(一) 旅遊屬性
本研究之旅遊屬性是指遊客對於竹圍休閒漁港旅遊所產生的認知，內容包含 有具體與抽象屬性。根據質性階段的內容分析法所得的結果，萃取了 10 個問卷 題項如表 3-5-1。以李克特量表（Likert scale）五點尺度作為問卷衡量方法，將「非 常不同意」、「有些不同意」、「普通」、「有些同意」、「非常同意」，分別以數字 1-5 表示，數字愈大表示同意度愈高。
表 3-5-1 旅遊屬性構面題項 研究
變數
題項內容 衡量
方法 旅遊
屬性
1. 我認為漁港可以提供休閒活動地點吸引我。
2. 我認為漁港品嚐當地新鮮美食很吸引我。
3. 我認為漁港整體氣氛營造舒適很吸引我。
4. 我認為漁港具特色的建築物很吸引我。
5. 我認為漁港有足夠停車位很吸引我。
6. 我認為漁港漁民攤販親切純樸很吸引我。
7. 我認為漁港是個經濟實惠的旅遊很吸引我。
8. 我認為漁港動線規劃吸引我。
9. 我認為漁港活動規劃吸引我。
10. 我認為漁港可以欣賞美麗海岸景觀遊吸引我。
五點 尺度
資料來源：本研究整理
38
(二) 旅遊結果
本研究所指旅遊結果是指遊客在漁港旅遊體驗中，透過參予漁港旅遊型態、
活動、等直接或間接得到的心理或生理的益處。研究者根據內容分析法所得的結 果，萃取了 11 個問卷題項，以李克特量表（Likert scale）五點尺度作為問卷衡量 方法，將「非常不同意」、「有些不同意」、「普通」、「有些同意」、「非常同意」， 分別以數字 1-5 表示，數字愈大表示同意度愈高。
表 3-5-2 旅遊結果構面題項 研究
變數
題項內容 衡量
方法 旅遊結果 11. 此次旅遊帶給我舒服感。
12. 此次旅遊讓我感覺放鬆紓壓。
13. 此次旅遊讓我有轉換心情的感受。
14. 此次旅遊讓我感覺有趣。
15. 此次旅遊讓我感覺愉快。
16. 此次旅遊帶給我內心平穩（安靜）的感 受。
17. 此次旅遊讓我充滿回憶。
18. 此次旅遊促進我與家人情感間互動關係及 增加親子情感間互動關係。
19. 此次旅遊讓我增廣見聞。
20. 此次旅遊讓我暫時遠離塵囂。
21. 此次旅遊讓我感到心情舒暢。
五點 尺度
資料來源：本研究整理 (三) 個人價值
本研究所指遊客個人透過旅遊體驗後所獲得的人生或生活的最終價值。研究 者根據內容分析法所得的結果，萃取了 6 個問卷題項，以李克特量表（Likert scale）
五點尺度作為問卷衡量方法，將「非常不同意」、「有些不同意」、「普通」、「有些 同意」、「非常同意」，分別以數字 1-5 表示，數字愈大表示同意度愈高。
39
表 3-5-3 個人價值構面題項 研究
變數
題項內容 衡量
方法 個人價值 22. 旅遊後帶給我沉澱思緒的價值。
23. 旅遊後帶給我增加工作、生活動力的價 值。
24. 旅遊後帶給我滿足的價值。
25. 旅遊後帶給我充實感的價值。
26. 旅遊後帶給我創造回憶的價值。
27. 旅遊後帶給我挑戰新事物的價值。
五點 尺度
資料來源：本研究整理 (四) 遊客個人背景
此部份題項包括了遊客的性別、年齡、教育程度、職業類別、婚姻狀況、個 人平均月所得、居住地等類別，共計七題。
(五) 遊客遊憩特性
此部份題項包括了遊客過去是否曾到竹圍休閒漁港旅遊的次數、同行人員、
資訊來源、停留時間、主要交通工具，共計五題。
二、 問卷正式發放
本研究係探討「休閒漁港旅遊」的價值認知結構，並探討不同遊客的個人背 景及遊客遊憩特性在三個層級中所重視的要素是否有所差異。在確立問卷內容後，
以便利抽樣方式，於 2017 年 4 月 15 日到 5 月 15 日平日與假日分別在漁港直銷 中心、彩虹橋、休閒廣場、海產街進行問卷調查。
在樣本數量的決定上，本研究依據 Roscoe (1975)所提出樣本適用性的四項 原則為參考標準：
(一) 適合做研究的樣本數為三十至五百個之間為較適當。
(二) 樣本數分成數個子樣本群時，每個子樣本群內不應少於三十個。
40
(三) 從事多變量研究時，樣本數要應大於研究中變數，以十倍或以上為佳。
(四) 有實驗控制的簡單實驗研究而言，樣本數在十個至二十個之間為恰當。
三、 量化研究資料分析
資料分析方法分為二個部份，第一部份以 SPSS 22.0 版統計軟體進行構面信 度分析與大量遊客資料分析，接著以 t 檢定與單因子變異數分析不同遊客的個人 背景與遊憩特性是否有差異性，採用 Scheffé 多重檢定判別顯著性。第二部份以 路徑分析（Path analysis）釐清變數之間的因果關係與解釋能力。
(一) 敍述性統計（Descriptive statistics analysis）
敍述性統計可以將蒐集的原始問卷資料經整理後轉化成為有意義的資訊或 統 計 量 ， 資 料 處 理 的 內 容 包 含 次 數 分 配 （ Frequency distribution ）、 比 例
（Proportions）、平均數（Mean）、標準差（Standard deviation;SD）等，目的在於 簡化分析資料的複雜性，了解樣本的分佈概況等。本研究運用敍述性統計分析來 分析休閒漁港遊客的個人基本資料、其遊憩特性，及分析旅遊「屬性、結果、價 值」各構面同意度的分佈情況。
(二) 信度分析（Reliability analysis）
信度（Reliability）就是指分量表的正確性與準確性，即測驗結果的穩定性與 一致性，在本研究中所採用的分析方法是 L.J Cronbach 所提出的 α 係數，其適合 針對李克特（Likert）量表進行信度分析，其值愈高，顯示量表內之各變項的相 關性愈高，量表內部一致性信度分析衡量表標準如表 3-5-4（吳明隆，2016）。
41
表 3-5-4 量表內部一致性信度分析衡量標準 內部一致性
信度係數值
層面或構念 整體量表
α係數≦.50 不理想，捨棄不用 非常不理想，捨棄不用
.50≦α係數＞.60 可以接受，增列題項或修改
語句 不理想，重新編製或修訂
.60≦α係數＞.70 尚佳 勉強接受，最好增列題項或 修改語句
.70≦α係數＞.80 佳（信度高） 可以接受
.80≦α係數＞.90 理想（甚佳、信度很高） 佳（信度高）
α係數≧.90 非常理想（信度非常高） 非常理想(甚佳，信度很高) 資料來源：吳明隆（2016）
(三) 因素分析（Factor analysis）
因素分析是一種包含縮減空間（構面）的技術，其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，希望建構 對原變項的最大可能解釋變異量。本研究以利用因素分析縮減資料進行萃取成份，
並透過 Kaiser-Meyer- Olkin（KMO）取樣適切性量數及 Bartlett 球形來檢定，取 特徵值大於 1 為萃取成分的指標，透過主成份因素分析法（Principal Component Analysis, PCA）及最大變異轉軸法（Varimax）進行直交轉軸（Orthogonal rotation）， 俾萃取出主要共同因素，萃取特徵值（Eigenvalue）大於 1 的因素，將轉軸所得 之因素負荷在 0.5 以上的變數作為歸類成份的依據，再以 Cronbach’s α 值檢驗各 因素內之問項一致性的程度（邱皓政，2010）。
Bartlet 球形檢定則可用來檢驗相關矩陣是否具有顯著的相關係數，顯著的 Bartlet 球形檢定代表相關係數足以作為因素分析抽取因素之用；亦即 KMO 係數
42
愈大，表示變項間的共同果素愈多，愈適合進行因素分析（邱皓政，2010），如 表 3-5-3。本研究主要針對休閒漁港旅遊體驗之「旅遊屬性」、「旅遊結果」、「個 人價值」進行因素構面的萃取，以利後續研究資料的統計分析。
表 3-5-5 KMO 的判斷原則
KMO 統計量 因素分析適合性
0.90 以上 0.80 以上 0.70 以上 0.60 以上 0.50 以上 0.50 以下
極佳的（Marvelous）
良好的（Meritorious）
適中的（Middling）
普通的（Mediocre）
欠佳的（Miserable）
無法接受（Unacceptable）
資料來源：吳明隆（2016）
(四) 單因子變異數分析（One-way ANOVA）與獨立樣本 T 檢定（Independent sample T test）
當自變數只有一個，而該類別變項超過兩種水準時，則使用單因子變異數分 析，並同時檢定兩組以上的樣本平均數之間的差異性。本研究利用單因子變異數 分析來探討遊客之個人背景與遊憩特性項目對於休閒漁港旅遊體驗之「屬性」、
「結果」、「價值」是否具有顯著差異性。再利用 Scheffe 多重比較法進行事後多 重比較。
獨立樣本 T 檢定是用來比較兩個獨立樣本測量值的平均數，及其在相同測 量的反應上是否有顯著差異性。本研究利用獨立樣本 T 檢定探討「性別」對於休 閒漁港旅遊體驗之「屬性」、「結果」、「價值」是否具有顯著差異性。
(五) 線性廻歸
廻歸分析目的是用來解釋一個或多個自變數對依變數的整體預測力，又稱為 解釋型廻歸分析。而強迫進入變數（Enter）法為一種解釋型（Explanation）的廻
43
歸分析，可以根據變項的數目求出所有可能迴歸模式，以從中挑選一個最精簡的 迴歸分析，從各預測變項中的標準化廻歸係數（Standardized regression coefficient）
Beta 值（β）之絶對值高低，來判別預測變項對效標變項的影響力（吳明隆，2008）。 本研究欲藉此了解「旅遊屬性」對於「旅遊結果」、「旅遊屬性」對於「個人價值」， 以及「旅遊結果」對於「個人價值」的解釋力與預測力。
(六) 路徑分析（Path analysis）
路徑分析（Path analysis）是一種將變項關係以模型式（Modeling）的方法來 進行分析的一種統計技術。其由一系列的廻歸方析所組成，透過假設性的架構，
將不同的方程式加以組合，形成結構化的模式。簡單來說，路徑分析是一種驗證 性的統計分析技術而非試探性的探索研究。技術上來看，路徑分析首要工作是提 出一個具有理論基礎的路徑模型，並以路徑圖（Path diagram）的方法呈現（邱皓 政，2010）。
44