第五章 問卷資料分析
第五節 Logistic 迴歸分析
參考表格 五-11，經過Extraction與Rotation後，解釋能力最強的前三個變數共解釋了 全部變異數(Variance)的63.930%。
參考表格 五-12，經過因素旋轉 (Factor Rotation)後，11個問項被分類為三個因素：
因素一包含了問項3、10與11。因素二包含了問項6、8、9，因素三則包含了1、2、4、5、
7。 除問項4與5之Communalities稍微偏低外，其他都大於0.6，綜合來說所有問項均在 可接受的範圍。本研究分別就個別因素進行命名，將因素一命名為「需求滿足、重要內 容與差異化」。因素二命名為「互動與安全機制」。因素三命名為「資訊搜尋與服務品 質」。
第五節 Logistic 迴歸分析
Binomial logistic regression是用在應變數為二分法，而自變數為任意型態，包含連續 或者是群組型態。把兩分類的應變數以一個迴歸方程來表示，因此將應變數出現的概率 做了一個Logit轉換，這樣的取值區間就變成了整個實數集，此方法就被稱為Logistic迴 歸分析(羅卲斯迴歸分析)。
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Square，此模型的 Nagelkerke R2=0.285，達可接受程度。針對「我願意接受網站的訂閱 收費？」進行預測，若不使用任何模型，僅預測較常出現「不同意」的答案，其總預測Hosmer and Lemeshow Sig. 0.214 Nagelkerke R2 0.285
Observed
Predicted 12.我願意接受網站的訂閱收費？
Percentage Correct
拒絕 接受
Overall Percentage 54.9
Step 1
12.我願意接受網站的 訂閱收費？
拒絕 80 32 71.4
接受 37 55 59.8
Overall Percentage 66.2
表格 五-14 訂閱收費迴歸方程式
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Hosmer and Lemeshow Sig. 0.797 Nagelkerke R2 0.127
Observed
Predicted 12.我願意接受網站的交易收費？
Percentage Correct
拒絕 接受
Overall Percentage 65.5
Step 1
12.我願意接受網站的 交易收費？
拒絕 18 53 25.4
接受 11 124 91.9
Overall Percentage 68.9
表格 五-16 交易收費迴歸方程式
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第六節 小結 訂閱收費
分析訂閱收費迴歸方程式，發現X1因素「需求滿足、重要內容與差異化」與Y1因素
「訂閱收費」的正相關程度分別是X2因素「互動與安全機制」的三倍，X3因素「資訊搜 尋與服務品質」的兩倍，這顯示滿足使用者的需求以及提供重要內容與差異化的服務，
是讓使用者接受訂閱收費的主要因素。其次才是提供良好的服務品質以及能夠方便地進 行資訊的搜尋。最後需考量網站是否提供友善、好用之互動帄台以及確保交易安全與個 人隱私的安全機制。
分析X1因素「需求滿足、重要內容與差異化」，此因素其中包含重要內容、慾望滿 足與差異化服務等要素，無論針對Web1.0類網站(傳統網站)或者Web2.0類網站，這些都 是最基本且不可或缺的組成要素。網站若缺少這些要素，就會大大降低使用者接受訂閱 收費的意願。
而擁有第二高迴歸係數之X3因素，分析其組成要素包括：網站必頇能夠提供方便搜 尋的工具與機制以及良好的服務品質，這些要素主要是針對Web1.0類網站，網站能夠提 供這些要素才有助於提升使用者接受訂閱收費的意願。
X2因素「互動與安全機制」強調互動的帄台與安全的機制，此概念與Web2.0概念不 謀而合，Web2.0強調互動與分享，也因為使用者互動頻繁且分享許多豐富的內容，讓使 用者對於交易、資訊交換安全以及隱私的確保都非常重視。因此若想讓Web2.0類網站的 使用者接受訂閱收費，網站經營者必頇強化網站的互動與安全機制才易讓使用者接受這 樣的收費機制。
交易收費
區別分析對於交易收費的預測能力佳，區別因素依重要性依序為「重要內容」、「方 便創造內容的工具帄台」、「經常使用某網站」，預測能力達61.2%。
再參考訂閱收費的迴歸分析，該方程式能有效預測接受交易收費的結果，但卻對預
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測拒絕交易收費的結果極不準確。可能之原因為：使用者接受交易收費的因素較為一 致，但對於拒絕交易收費的因素卻是意見分歧，或者說無法由這11個問項來予以區別，
也無法從這11個問項中，找出合適的迴歸方程式來預測模型。
綜合以上兩個分析結果發現：「3.我願意為網站所提供重要內容而付費？」同時列 為區別分析與迴歸分析最重要的影響因素，此結果可提供針對交易收費的網站做為參 考，「提供重要的內容」是交易付費型網站需要確實評估規劃的重點。
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