體驗因素分析

本研究針對體驗構面量表進行因素分析，找出它們各自的共同因 素。在分析之前，應先確定各變觀察值或分數間是否具有共變異的 存在，如此才值得作因素分析。一般而言，在進行因素分析的適合 度檢定時，以 KMO 與Bartleet’s 球體檢定兩方法最為常用，詳細說 明如下，其計算結果如表4-4 所述。

一、體驗因素分析適合度檢定

依據Kaiser (1974)的觀點，一群相關太高或太低的變項皆會造成 執行因素分析的困難。相關係數太低時，很難抽出一組穩定的共同 因素；題項間的相關太高時，則可能會發生如迴歸分析之多重共線 性的問題，故對於此問題可從取樣適切量數之值的大小來判別該問 卷題項是否適合進行因素分析，其判別準則認為KMO值為0.5以上 者，較適宜進行因素分析。

（一） KMO 值：KMO 是Kaiser-Meyer-Olkin 的抽樣適當性量數，

當KMO 值愈大時，表示變項間的共同因素愈多，愈適合進行因素分 析。根據Kaiser (1974)的觀點，如果KMO值小於0.5時，較不宜進行 因素分析。

（二）Bartleet’s 球體檢定：Bartleet’s 球體檢定是由(M.Bartlett)學 者在1950年所發展的檢定方法，以樣本資料計算而得χ2 值與表列 的χ2 值相比較，如計算的χ2 值小於表列的χ2 值，則該群資料 為不相關的元素，無法進行因素分析之必要；反之，則可進行因素 分析。

表4-11 KMO 與 Bartlett 檢定

Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 .807 近似卡方分配 958.169*

自由度 105

Bartlett 球形檢定

顯著性 .000**

註：*表示χ2 值；**表示顯著水準

從上表4-11 中可以得知，KMO值為0.807，依據Kaiser 的判斷準則 認為適合進行因素分析。另外，從Bartlett 球型考驗的χ2 值958.169 (自由度為105)達顯著，顯著性＝0.000＜α＝0.01表示母群體的相關 矩陣間有共同因素存在，亦表示資料適合進行因素分析。

二、體驗量表分析

在完成因素分析適合性檢定後，即開始正式進入因素分析的階 段。為了說明本研究因素分析的粹取過程，在體驗因素分析中，將 給予較為詳盡的描述，以下將體驗因素分析的實施步驟分成下列幾 個部份。

（一）決定因素抽取與轉軸的方法

本研究是採用主成份分析法( Principal Factior Analysis, PFA )進 行因素分析，並配合最大變異數法( Variance of maximum )行直交轉 軸( ortihogonal rotation )，轉軸的目的在使求得的因素負荷量易於 解釋，轉軸之後，變項在每個因素的負荷量不是變大就是變小，而 非如轉軸前在每個因素的負荷量大小差不多。

（二）因素數目的挑選

進行因素分析時，因素數目考量與挑選標準，常用的準則有二 種：一是陡坡圖( scree plot )，其根據最初抽取因素所能解釋的變異 量( proportion )特徵值( Eigenvalue )高低所繪製而成，在陡坡圖底 下呈現平坦的因素是不具重要性的，可以捨棄不用。從圖4-1中，可 看出從第5個因素以後，坡度線甚為平坦，故保留4至5個因素較為適 宜；二為學者Kaiser 所提出的準則標準：選取特徵值大於一的因素

，表4-12 為轉軸後的整體解釋變異數，其中，「特徵值」大於1的因 素有5個，故在此以萃取5個因素為主，「累積解釋變異數

(Cumulative)的百分比」為64.466%。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

成份編號

0 1 2 3 4 5

特 徵 圖

因素陡坡圖

圖4-1 因素陡坡圖

各萃取出的因素所含變項及因素分析結果彙整如表4-12 所示：

表4-12 體驗行銷構面因素分析

表4-13 轉軸後的成份矩陣

變 數 因素1 因素2 因素3 因素4 因素5 體驗現實 .202 .611 .222 .157 -.114 增進溝通 -.017 .859 .135 .110 .114 語言技巧 .211 .773 .096 .176 .089 深入學習 .319 .435 .331 .126 -.095 感到溫馨 .126 .051 .762 .081 .066 感到興奮 .018 .201 .761 .200 -.078 成就感 .112 .230 .764 .110 -.046 制度溝通 .752 .212 -.032 .085 -.123 專業技能 .846 .121 .135 .062 -.024 解決難題 .709 .022 .277 .188 .231 見習需求 .229 .019 .166 .689 .122 服務顧客 -.061 .210 .164 .814 .003 見習努力 .252 .256 .102 .641 -.168 考取證照 .513 .184 .022 .433 -.211 感到自悲 -.042 .070 -.044 -.022 .923

萃取方法：主成分分析

旋轉方法：旋轉方法：含Kaiser 常態化的Varimax 法。

（四）進行因素命名

表4-12 為整個體驗因素分析各項結果的摘要表，針對每個因素 內所包含題項之特性進行因素的命名，分別為「感官體驗因素」、「思 考體驗因素」、「情感體驗因素」、「行動體驗因素」以及「關聯體驗 因素」。進行因素命名時，係考慮旋轉後因素負荷量( Factor loading ) 數值較大之變數，最大變異法的因素負荷量通常至少應大於0.50 (黃俊英，1992)，因此選取因素負荷量絕對值大於0.50 的項目做為 命名的基礎。

因素一主要是由『見習單位提供完整的教育訓練課程，使學生 學到與實務相關的專業技能』、『經過訓練後，使學生能有效解決工 作難題』以及『學校與見習單位有做好制度上的良好溝通』等三個 相關程度較高的變數所構成，其因素負荷量介於0.70 至 0.85 之間，

特徵值為4.706，可解釋變異量為 31.374％。故將此因素命名為「感 官體驗因素」。

因素二主要是由『見習過程中，能增進本身的溝通能力』、『見 習過程中，培養了良好的語言技巧』以及『經由見習使學生提早體 驗現實環境急增進社會歷練』等三個相關程度較高的變數所構成，

其因素負荷量介於0.60 至 0.90 之間，特徵值為 1.575，可解釋變異

量為10.500％。故將此因素命名為「思考體驗因素」。

因素三主要是由『參與見習活動使學生感到成就感』、『見習期 間主管、老師與同事的支持與鼓勵使學生感到很溫馨』以及『參與 見習活動使學生感到很興奮』等三個相關程度較高的變數所構成，

其因素負荷量介於0.75 至 0.80 之間，特徵值為 1.233，可解釋變異 量為8.219％。故將此因素命名為「情感體驗因素」。

因素四主要是由『確實服務顧客，使顧客感到滿意』、『努力工 作以學得專業技能』以及『積極學習專業技能，以因應見習時的需 求』等三個相關程度較高的變數所構成，其因素負荷量介於0.60 至 0.85 之間，特徵值為 1.151，可解釋變異量為 7.670％。故將此因素 命名為「行動體驗因素」。

因素五主要是由『見習過程使學生感到自卑（無法應付工作而 被指責）』相關程度較高的變數所構成，其因素負荷量介於0.90 以 上，特徵值為1.005，可解釋變異量為 6.703％。故將此因素命名為

「關聯體驗因素」。