一、 IPMA-RGi
根據IPMA-RG 分析流程，規劃以 IBM SPSS Statistics 協助分析，採取編寫 SPSS 命令（command）方式，以快速進行 IPMA-RGi 分析。此處省略 IPMA-RG 要件分析階段，將基本分析和進階分析兩階段，分成1. 計算表現度值、2. 計算 重要性值、3. 計算表現度值和重要性值的平均數、4. 進行 IPMA-RGi 分類、5. 繪 製IPMA-RGi 圖、6. 檢驗 IPMA-RGi 分類結果的品質等步驟。先將以下程序貼到 SPSS 的語法視窗，準備好待分析的自變項和依變項資料，進行步驟 1 和步驟 2 的 分析，開啟新的資料檔（即建立新的資料集視窗），整理步驟1 和步驟 2 所得 xx 變項和yy 變項資料，設定 x0 變項，進行步驟 3 分析，得出 xx 平均數值和 yy 平 均數值，將SPSS 語法“ COMPUTE xyc=10*(xx>= xx 平均數值 )+1*(yy>= yy 平均 數值 ). ”中的 xx 平均數值和 yy 平均數值置換為實際數值，後續即可進行步驟 4 ∼ 步驟6，快速完成全部分析，其中僅需要手動設定 IPMA-RGi 圖的縱軸和橫軸，最 後就是針對分析結果進行解釋。
/* ---/* 分析 IPMA-RGi 的 SPSS 程式 /* 葉連祺設計
/* ---/* 步驟 1. 計算表現度值
/* 投入變項，進行描述統計，計算各變項的平均數為表現度值
/* 此範例以 w1，w2，w3，w4，w5 為自變項，w6 為依變項， 需要自行設定 /* 所得表現度值需放入 yy 變項
DESCRIPTIVES VARIABLES=w1 TO w5 w6 /* 此處 w1，w5，w6 依需要自行設定 /STATISTICS MEAN.
/* 步驟 2. 計算重要性值
/* 投入變項，分成自變項和依變項，以強迫進入法進行多元迴歸分析 /* 以各變項的標準化迴歸係數值為重要性值
/* 所得重要性值需放入 xx 變項 REGRESSION
/DEPENDENT w6 /* 此處 w1，w5，w6 依需要自行設定 /METHOD=ENTER w1 TO w5.
/* 步驟 3. 計算表現度值和重要性值的平均數
/* 以開啟新資料檔方式，建立新的工作資料集，接著將在新工作資料集中進行 分析
/* 設定 xx 和 yy 兩變項，分別放入步驟 1 和步驟 2 得到的重要性值和表現度值 /* 進行描述統計，分別計算全部變項的重要性值平均數（即 xx 平均數值）和 表現度值平均數（即yy 平均數值）
NUMERIC xx yy (F4.2).
VARIABLE LABELS xx ' 重要性 ' yy ' 表現度 '.
/* 需要先填入數值至 xx 和 yy 兩變項，才能進行以下的描述統計 DESCRIPTIVES VARIABLES=xx yy
/STATISTICS MEAN.
/* 步驟 4. 進行 IPMA-RGi 分類
/* 設定 xyc 變項和 xyc1 變項，依據全部變項重要性值和表現度值，計算 IPMA- RGi 分類結果
/* 以 0, 1, 10, 11 和 1, 2, 3, 4 分別表示 IPMA-RGi 的四個類別
/* 需要將步驟 3 求得的平均數值分別取代 xx 平均數值和 yy 平均數值，才能正 確執行
/* 設定 x0 為各變項的標示名稱，需要填入名稱，以供後續繪製 IPMA-RGi 圖 STRING x0 (A20).
/* 需要先填入各變項的標示名稱至 x0 變項
/* 將實際數值取代 xx 平均數值，yy 平均數值，才能繼續進行以下分析 NUMERIC xyc xyc1 (F4.0).
VARIABLE LABELS xyc1 ' 類別 '.
COMPUTE xyc=10*(xx>= xx 平均數值 )+1*(yy>= yy 平均數值 ).
COMPUTE xyc1=1*(xyc=11)+2*(xyc=1)+3*(xyc=0)+4*(xyc=10).
/* 設定 xyc2 變項，儲存 IPMA-RGi 分類結果的類別名稱
/* IPMA-RGi 各類的類別編號，類別名稱，和判斷標準預設如下：
/* 1：繼續保持類，≧ xx 平均數值，≧ yy 平均數值 /* 2：過度表現類，< xx 平均數值，≧ yy 平均數值 /* 3：低優先性類，< xx 平均數值，< yy 平均數值 /* 4：給予關心類，≧ xx 平均數值，< yy 平均數值 STRING xyc2 (A20).
VARIABLE LABELS xyc2 ' 類別名稱 '.
DO IF (xyc1=1).
COMPUTE xyc2=' 繼續保持 '.
ELSE IF (xyc1=2).
COMPUTE xyc2=' 過度表現 '.
ELSE IF (xyc1=3).
COMPUTE xyc2=' 低優先性 '.
ELSE IF (xyc1=4).
COMPUTE xyc2=' 給予關心 '.
END IF.
/* 顯示 IPMA-RGi 的分類結果 LIST VARIABLES= x0 xx yy xyc1 xyc2 /FORMAT NUMBERED.
/* 分析 IPMA-RGi 分類結果，顯示歸屬各類別的變項數和百分比 CTABLES
/VLABELS VARIABLES=xyc2 DISPLAY=DEFAULT
/TABLE xyc2 [C][COUNT F20.0，COLPCT.VALIDN PCT20.2]
/CATEGORIES VARIABLES=xyc2 ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=EXCLUDE.
/* 步驟 5. 繪製 IPMA-RGi 圖
/* 設定橫軸顯示重要性值 (xx)，縱軸顯示表現度值 (yy)
/* xx 為重要性值，yy 為表現度值，並顯示各變項的標示名稱 (x0) /* 以散布圖形式，繪製 IPMA-RGi 圖，需要再手動設定繪製橫軸和縱軸 GRAPH
/SCATTERPLOT(BIVARIATE)=xx WITH yy BY x0 (NAME) /MISSING=LISTWISE.
/* 步驟 6. 檢驗 IPMA-RGi 分類結果的品質
/* 進行區別分析，產生依據區別分析所得的四類別分類結果，並存入 xyc3 變項 /* 顯示比較步驟 4 所得分類結果和區別分析所得分類結果的差異情形
DISCRIMINANT /GROUPS=xyc1(1 4) /VARIABLES=xx yy /ANALYSIS ALL /SAVE= CLASS xyc3 /PRIORS EQUAL /STATISTICS=TABLE
/CLASSIFY=NONMISSING POOLED.
/* 設定 xyc4 變項，依據區別分析結果所得的 IPMA-RGi 分類（指 xyc3 變項）
類別名稱
STRING xyc4 (A20).
VARIABLE LABELS xyc4 ' 新類別名稱 '.
DO IF (xyc3=1).
COMPUTE xyc4=' 繼續保持 '.
ELSE IF (xyc3=2).
COMPUTE xyc4=' 過度表現 '.
ELSE IF (xyc3=3).
COMPUTE xyc4=' 低優先性 '.
ELSE IF (xyc3=4).
COMPUTE xyc4=' 給予關心 '.
END IF.
/* 綜合顯示步驟 4 所得 IPMA-RGi 分類結果及區別分析的分類結果 */.
LIST VARIABLES= xx yy xyc1 xyc2 xyc3 xyc4 /FORMAT NUMBERED.
CTABLES
/VLABELS VARIABLES=xyc2 xyc4 DISPLAY=DEFAULT
/TABLE BY xyc2 [C][COUNT，COLPCT.COUNT F20.2] + xyc4 [C][COUNT，
COLPCT.COUNT F20.2]
/CLABELS COLLABELS=OPPOSITE
/ C AT E G O R I E S VA R I A B L E S = x y c 2 x y c 4 O R D E R = A K E Y = VA L U E EMPTY=EXCLUDE.
/* 進行卡方考驗，分析 IPMA-RGi 分類結果和區別分析分類結果的百分比同質性 /* 第一種方法，採用交叉表方式分析，適合 SPSS 19.0 以上版本
CROSSTABS
/TABLES=xyc4 BY xyc2 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=CHISQ
/CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL.
/* 第二種方法，採用表格方式分析 CTABLES
/VLABELS VARIABLES=xyc4 xyc2 DISPLAY=DEFAULT /TABLE xyc4 [COUNT，COLPCT.COUNT F20.2] BY xyc2
/ C AT E G O R I E S VA R I A B L E S = x y c 4 x y c 2 O R D E R = A K E Y = VA L U E EMPTY=INCLUDE TOTAL=YES
/COMPARETEST TYPE=PROP
/SIGTEST TYPE=CHISQUARE ALPHA=0.05 INCLUDEMRSETS=NO CATEGORIES=ALLVISIBLE.
二、 IPMA-RGc
步驟1. 計算表現度值
各變項值編碼為0 和 1，只採計各變項值為 1 的百分比為表現度值，以下兩種方式 可分析百分比值
/* 第一種方法，使用次數分配表分析 FREQUENCIES VARIABLES= w1 TO w5 /ORDER=ANALYSIS.
/* 第二種方法，採用表格方式分析，需要自行調整 /TABLE 部分的內容 CTABLES
/VLABELS VARIABLES=w1 w2 w3 w4 w5 DISPLAY=DEFAULT
/TABLE w1 [COUNT，ROWPCT.COUNT F40.2] + w2 [COUNT，ROWPCT.
COUNT F40.2] + w3 [COUNT，ROWPCT.COUNT F40.2] + w4 [COUNT，ROWPCT.
COUNT F40.2] + w5 [COUNT，ROWPCT.COUNT F40.2]
/CLABELS ROWLABELS=OPPOSITE
/CATEGORIES VARIABLES=w1 w2 w3 w4 w5 ORDER=A KEY=VALUE EMPTY=EXCLUDE.
而步驟2 至步驟 6 的語法和 IPMA-RGi 部分相同
三、 IPMA-SEM
步驟1. 計算表現度值，複製 SmartPLS 分析所得表現度值，至 yy 變項 步驟2. 計算重要性值，複製 SmartPLS 分析所得重要性值，至 xx 變項 步驟3 至步驟 6 的語法和 IPMA-RGi 部分相同