第四章、 研究結果
第四節、 T-test 統計結果分析
除了測量網路流量的流量表現情形之外，本研究亦想要知道，擁有大多數流量的 20%頁面，其流量表現情形究竟是和後 80%的頁面不同，抑或是出乎意料外的擁有相同 的表現。因此本研究使用「獨立樣本 t 檢定」（Independent-Samples t-test），以確認兩組 樣本的帄均值是否具有統計上的顯著差異。若顯著，則表示前 20%的熱門新聞之流量表 現顯著高於後 80%的新聞流量，支持 Juran 的「關鍵少數與無用多數」假設。以下將分 成兩個章節深入探討獨立樣本 t 檢定的結果：
一、新聞類目的網路流量表現 T 檢定
表 4-11 中，第一個網頁檢視的獨立樣本 t 檢定，新聞類目的前 20%流量和後 80%
的流量帄均數各為 66653.33 和 14169.44，相差將近 3.7 倍。變異數同質性的 Levene 檢 定未達顯著（F= .27，p= .871 > .05），變異數相等假設成立，表示這兩個樣本的離散情 形無明顯差別，同樣非常的分散。而由假設變異數相等的 t 值與顯著性，發現 T 檢定結 果達到顯著，表示前 20%的流量和後 80%的流量的分佈情形有顯著差異（t (12)= 5.30，
p= .000 < .05）。
第二個造訪次數的獨立樣本 t 檢定中，新聞類目的前 20%流量和後 80%的流量帄均 數各為 43253.33 和 10014.55，相差將近 7 倍。而變異數同質性的 Levene 檢定未達顯著
（F=4.99，p= .06 > .05），變異數相等假設成立，表示這兩個樣本的離散情形無明顯差 別，同樣非常的分散。而由假設變異數相等的 t 值與顯著性，發現 T 檢定結果達到顯著，
表示前 20%的流量和後 80%的流量的分佈情形有顯著差異（t (12)= 4.99，p= .000 < .05）。
第三個網頁停留時間獨立樣本 t 檢定中，新聞類目的前 20%流量和後 80%的流量帄 均數各為 46453.07 和 14254.95。變異數同質性的 Levene 檢定未達顯著（F= .40，p= .54
> .05），變異數相等假設成立，表示這兩個樣本的離散情形無明顯差別，同樣非常的分 散。而由假設變異數相等的 t 值與顯著性，發現 T 檢定結果達到顯著，表示前 20%的流
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量和後 80%的流量的分佈情形有顯著差異（t (12)= 4.29，p= .000 < .05）。
第四個特定訪客獨立樣本 t 檢定中，新聞類目的前 20%流量和後 80%的流量帄均數 各為 47846.00 和 14651.09。變異數同質性的 Levene 檢定未達顯著（F= 1.82，p= .20
> .05），變異數相等假設成立，表示這兩個樣本的離散情形無明顯差別，同樣非常的分 散。而由假設變異數相等的 t 值與顯著性，發現 T 檢定結果達到顯著，表示前 20%的流 量和後 80%的流量的分佈情形有顯著差異（t (12)= 4.26，p= .000 < .05）。
第五個離開數獨立樣本 t 檢定中，新聞類目的前 20%流量和後 80%的流量帄均數各 為 42836.33 和 10100.55。而變異數同質性的 Levene 檢定未達顯著（F= 4.06，p= .07
> .05），變異數相等假設成立，代表這兩個樣本的離散情形無明顯差別，皆非常的分散。
由假設變異數相等的 t 值來看，發現 t 檢定結果達到顯著（t (12)= 4.99，p= .000 < .05）， 表示前 20%的流量和後 80%的流量的分佈情形有顯著差異。
表 4-11：新聞類目的 T 檢定結果
20% 80% T 檢定結果
帄均數 標準差 帄均數 標準差 T 值 自由度 顯著性 (雙尾)
網頁瀏覽 66653.33 14169.44 21947.18 12667.71 5.30 12 .000 造訪次數 43253.33 17423.51 10014.55 8046.52 4.99 12 .000 網頁停留
時間
46453.07 14254.95 14881.81 10597.68 4.29 12 .001
特定訪客 47846.00 18050.68 14651.09 10311.71 4.26 12 .001 離開數 42836.33 17055.60 10100.55 7979.17 4.99 12 .000
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從以上的統計結果，可看到新聞類目的五個指標的變異數同質性檢定（Leven’s Test）
皆未達到顯著，變異數相等假設成立，顯示五個指標的前 20%流量的樣本和後 80%流量 的樣本，離散情形並無明顯的差異。至於五個流量指標的 T 檢定結果則是全部達到顯 著，這表示前 20%的新聞類目和後 80%的新聞類目，兩者的流量分佈情形有明顯差異，
且前者的流量顯著高於後者。
二、新聞頁面與網路流量的關係
表 4-12 中，第一個網頁檢視的獨立樣本 t 檢定，新聞頁面的前 20%流量和後 80%
的流量帄均數各為 828.04 和 101.02，相差將近 7.2 倍。變異數同質性的 Levene 檢定達 到顯著（F= 39.53，p= .000< .05），變異數相等假設不成立，表示這兩個樣本在流量的 離散情形上有明顯的不同。而由不假設變異數相等的 t 值與顯著性，發現 T 檢定結果達 到顯著，表示前 20%的流量和後 80%的流量的分佈情形有顯著差異（t (337.06)= 3.70，p= .000
< .05）。
第二個造訪次數的獨立樣本 t 檢定中，新聞頁面的前 20%流量和後 80%的流量帄均 數各為 525.06 和 46.23，相差將近 10.4 倍。變異數同質性的 Levene 檢定達到顯著（F=
143.95，p= .000< .05），變異數相等假設不成立，表示這兩個樣本在流量的離散情形上 有明顯差別。而由不假設變異數相等的 t 值與顯著性，發現 T 檢定結果達到顯著，表示 前 20%的流量和後 80%的流量的分佈情形有顯著差異（t (337.23)= 7.64，p= .000 < .05）。
第三個網頁停留時間的獨立樣本 t 檢定中，新聞頁面的前 20%流量和後 80%的流量 帄均數各為 35047.48 和 4690.97，相差將近 6.47 倍。變異數同質性的 Levene 檢定達到 顯著（F= 39.11，p= .000< .05），變異數相等假設不成立，表示這兩個樣本在流量的離散 情形上有明顯差別。而由不假設變異數相等的 t 值與顯著性，發現 T 檢定結果達到顯著，
表示前 20%的流量和後 80%的流量的分佈情形有顯著差異（t (337.17)= 4.63，p= .000 < .05）。
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第四個特定訪客的獨立樣本 t 檢定中，新聞頁面的前 20%流量和後 80%的流量帄均 數各為 588.45 和 78.32，相差將近 6.51 倍。變異數同質性的 Levene 檢定達到顯著（F=
71.03，p= .000< .05），變異數相等假設不成立，表示這兩個樣本在流量的離散情形上有 明顯差別。而由不假設變異數相等的 t 值與顯著性，發現 T 檢定結果達到顯著，表示前 20%的流量和後 80%的流量的分佈情形有顯著差異（t (337.17)= 5.59，p= .000 < .05）。
第五個離開數的獨立樣本 t 檢定中，新聞頁面的前 20%流量和後 80%的流量帄均數 各為 507.80 和 50.32，相差將近 9.1 倍。變異數同質性的 Levene 檢定達到顯著（F= 135.97，
p= .000< .05），變異數相等假設不成立，表示這兩個樣本在流量的離散情形上有明顯差 別。而由不假設變異數相等的 t 值與顯著性，發現 T 檢定結果達到顯著，表示前 20%的 流量和後 80%的流量的分佈情形有顯著差異（t (337.25)= 7.47，p= .000 < .05）。
表 4-12：新聞頁面的 T 檢定結果
20% 80% T 檢定結果
帄均數 標準差 帄均數 標準差 T 值 自由度 顯著性 (雙尾)
網頁瀏覽 828.04 3611.32 101.02 69.88 3.70 337.06 .000 造訪次數 525.06 1152.16 46.23 42.64 7.64 337.23 .000 網頁停留
時間
35047.48 120639.76 4690.97 3788.67 4.63 337.17 .000
特定訪客 588.45 1678.02 78.32 53.80 5.59 337.17 .000 離開數 507.80 1126.14 50.32 42.98 7.47 337.25 .000
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總結以上統計結果，可看到新聞頁面的五個指標的變異數同質性檢定（Leven’s Test）
皆達到顯著，顯然不符合變異數同質性假定，表示五個指標的樣本的前 20%流量和後 80%流量的離散情形有明顯的不同。會發生離散情形顯著不同的原因可能在於新聞頁面 比新聞類目多很多（新聞類目有 14 個樣本，新聞網頁總共有 1689 個樣本），而每個流 量指標所注重測量的面向又不盡相同，因此造成每個指標的樣本離散情形有很大的差 異。
此外，五個流量指標的 T 檢定結果皆全數達到顯著，代表新聞頁面前 20%的網頁流 量和後 80%的流量的分佈情形有顯著差異，且前者皆高於後者，屬於正偏離。這表示流 量排名前 20%的新聞頁面，其流量高於後 80%的新聞頁面，且兩者有明顯的不同。
本研究的 H3 假設，新聞網站中，前 20%的新聞類目與頁面之網路流量表現，將與 後 80%的新聞類目與頁面之網路流量表現不同。綜觀以上的研究結果，五個流量指標的 前 20%的新聞類目和新聞頁面之網路流量表現，與後 80%的新聞類目和新聞頁面之網路 流量表現皆有顯著的不同，由此，本研究的 H3 成立。