NCCU MBA 69
第四章、資料分析
本章就所獲得的結果，分別說明並作深入分析討論。全章共分三節：第一節樣本 背景變項描述統計分析，第二節是各項統計檢定結果分析說明與假說驗證，第三節為 研究發現。
第一節、樣本背景變項統計資料描述
1、性別次數分配資料：兩性總人數506人，其中男性198人占39.1%，女性308人占60.9%。
分配合理。
Table4-1性別次數分配資料表
性別 累積次數 所佔百分比 累積百分比 男性 198 39.1 39.1 女性 308 60.9 100.0 總計 506 100.0
2、年齡次數分配資料：年齡採取五歲區間分隔，19歲以下不區隔，54歲為上限；在506 人的年齡分配次數分別如下表，年齡層集中在20-34歲，占整體年齡結構86%，又以 20-24 歲為最多，年齡層樣本數離散成度過大，過於集中20-34歲。
Table4-2年齡次數分配資料表
年齡 次數 所佔百分比 累積百分比
19歲以下 13 2.6 2.6
20-24歲 237 46.8 49.4 25-29歲 143 28.3 77.7 30-34歲 57 11.3 88.9 35-39歲 24 4.7 93.7 40-44歲 16 3.2 96.8
45-49歲 8 1.6 98.4
50-54歲 8 1.6 100.0 總計 506 100.0
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3、職業種類次數分配資料：整體樣本的職業劃分如下表，以學生為大宗佔全體樣本的 52.4%，其次為軍公教人員佔全體12.6%，第3為製造業佔全體的9.1%，緊接其後為服務 業佔8.1%，以上職業佔全體82.2%。過於集中於學生群，其餘分配平均。
Table4-3職業種類次數分配資料表
職業種類 次數 所佔百分比 累積百分比
學生 265 52.4 52.4
資訊業 14 2.8 55.1
金融業 29 5.7 60.9
製造業 46 9.1 70.0
廣告業 10 2.0 71.9
服務業 41 8.1 80.0
軍公教人員 64 12.6 92.7
其他 37 7.3 100.0
總計 506 100.0
4、教育程度次數分配資料：樣本教育程度的劃分由國中（含）以下、高中職、大學、
以及研究所（含）以上；大學所佔比率為73.3%，研究所為25.5%，二者占整體的98.8%。
幾乎集中於大學與研究所，國、高中樣本幾乎可忽略。
Table4-4教育程度次數分配資料表
教育程度 次數 所佔百分比 累積百分比
國中 2 .4 .4
高中職 4 .8 1.2
大學 371 73.3 74.5
研究所 129 25.5 100.0
總計 506 100.0
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5、每月所得次數分配資料：樣本中所得的分配是以新台幣5,000元為一區界，劃分如 下表；最大的比率為5001-15000元，所佔的百分比為33.6，第二大族群為5000元（含）
以下，佔全體的18.6%；15001-25000元、25001-35000元、35001-45000元、45001-55000 元四大所得族群分別為11.1%與9.9%，彼此之間甚為平均，總體分配上屬均勻。
Table4-5每月所得次數分配資料表
每月收入總數 次數 所佔百分比 累積百分比
5000以下 94 18.6 18.6 5001-15000 170 33.6 52.2 15001-25000 56 11.1 63.2 25001-35000 50 9.9 73.1 35001-45000 56 11.1 84.2 45001-55000 50 9.9 94.1 55001-65000 9 1.8 95.8 65001-75000 8 1.6 97.4 75001-85000 10 2.0 99.4 85001-95000 2 .4 99.8 105001以上 1 .2 100.0
總計 506 100.0
6、居住地區次數分配資料：在居住地的分佈上將臺灣分為北部、中部、南部、以及東 部與離島四區，再加上中國大陸共分五區；其中以台灣北部佔78.1%為最多，其次為中 國大陸去佔全體11.9%。樣本分配過於集中臺灣北部。
Table4-6居住地區次數分配資料表
居住地區分布 次數 所佔百分比 累積百分比
台灣北部 395 78.1 78.1
台灣中部 19 3.8 81.8
台灣南部 24 4.7 86.6
台灣東部含離島 8 1.6 88.1
中國大陸 60 11.9 100.0
總計 506 100.0
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7、接觸網路購物時間次數分配資料：以下是針對與網路購物有關問題的資料分配說 明，在接觸網路購物的時間上，兩年以上為最多佔全體52.8%，其次為一年到兩年者占 24.5%，明顯的受測者對於網路購物的接觸有相當長的時間。
Table4-7接觸網路購物時間次數分配資料表 最近一次購物
時間點
次數 所佔百分比 累積百分比
半年以內 58 11.5 11.5
半年到一年 57 11.3 22.7
一年到兩年 124 24.5 47.2
兩年以上 267 52.8 100.0
總計 506 100.0
8、每日上網時數次數分配資料：在了解樣本每日上網時數分配中，以2-3小時為大宗 佔全體的38.7%，其次為4-6小時佔26.5%，而1小時以下與7-9小時也分別有13%的水準，
顯然受訪者每日上午網的時間相當長。
Table4-8每日上網時數次數分配資料表
次數 所佔百分比 累積百分比
1小時以下 69 13.6 13.6
2-3小時 196 38.7 52.4
4-6小時 134 26.5 78.9
7-9小時 68 13.4 92.3
10小時以上 39 7.7 100.0
總計 506 100.0
9、有無網路購物經驗次數分配資料：受訪者在被問到有無在網路購物經驗時，99.6%504 人均曾經有過網路購物的經驗。無網路購物經驗樣本數幾可忽略。
Table4-9有無網路購物經驗次數分配資料表 有無網路
購物經驗
次數 所佔百分比 累積百分比
有 504 99.6 99.6
沒有 2 .4 100.0
總計 506 100.0
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10、網路購物頻率次數分配資料：受訪者網路購物的頻率，主要的分佈是由1-3月1次 到4-6月1次，二者分別為32.2%與23.9%，如再加上每月一次（佔全體的20.4%）的網路 購物頻率，三者佔整體的76.5%。樣本分配平均。
Table4-10網路購物頻率次數分配資料表
網路購物頻率 次數 所佔百分比 累積百分比
每月1次 103 20.4 20.4
1-3月1次 163 32.2 52.6
4-6月1次 121 23.9 76.5
7-12月1次 65 12.8 89.3
13個月1次 54 10.7 100.0
總計 506 100.0
11、最近一次網路購物金額次數分配資料：在了解受訪者網路購物的金額上，501-1500 元佔整體38.3%為最多，其次為500元以下佔全體的22.3%，第三名為1501-2500元佔整體 14.8%，顯然的與當前的國民所得支出比較，網路購物的消費金額仍有很大的成長空間。
Table4-11最近一次網路購物金額次數分配資料表
購物金額 次數 所佔百分比 累積百分比
500以下 113 22.3 22.3 501-1500 194 38.3 60.7 1501-2500 75 14.8 75.5 2501-3500 39 7.7 83.2 3501-4500 31 6.1 89.3 4501-5500 8 1.6 90.9 5501-6500 7 1.4 92.3 6501-7500 4 .8 93.1 7501-8500 4 .8 93.9 8501-9500 4 .8 94.7 9501-10500 4 .8 95.5 10501以上 23 4.5 100.0
總計 506 100.0
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12、網路交貨方式次數分配資料：在購物後的交貨方法則是以郵局或快遞到府為最多 佔60.1%，其次為至便利商店取貨佔28.1%，而直接下載的方式只有3.6%，可以合理的推 測消費者在網路購物，已經不僅限於數位化產品。
Table4-12網路交貨方式次數分配資料表
交貨方式 次數 所佔百分比 累積百分比
至便利商店取貨 142 28.1 28.1
郵局或快遞到府 304 60.1 88.1
直接下載 18 3.6 91.7
至門市通路取貨 15 3.0 94.7
其他 27 5.3 100.0
總計 506 100.0
13、網路購物付款方式次數分配資料：在網路購物後的付款方式，消費者選擇的模式 如下表，其中以轉帳匯款為大宗佔全體37%，信用卡付款佔27.5%，至便利商店付款亦有 20.6%的水準，顯然一手交貨一手交錢的傳統交易模式正在改變。
Table4-13網路購物付款方式次數分配資料表
網路購物付款方式 次數 所佔百分比 累積百分比
信用卡付款 139 27.5 27.5
轉帳匯款 187 37.0 64.4
送貨到家付款 47 9.3 73.7
至便利商店付款 104 20.6 94.3
至門市通路付款 15 3.0 97.2
其他 14 2.8 100.0
總計 506 100.0
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第二節、各項統計檢定結果分析說明與假說驗證
一、 預防因素在網路購物前後的態度改變之 χ2檢定
1. 本檢定於進行之前，先將態度因素區分為預防因素與非預防因素。其中，非預防因 素包括期望因素與信心因素二者。冀藉此能夠看出受訪者在網路消費行為之前後，是 否存在有態度的顯著性改變。因此，利用列聯表將網路購物前與購物後之態度因素，
逐一將樣本數登入。
下表Table4-14 左設各列，表示網路購物之前的態度因素，由上而下依序為預防 因素與非預防因素。上列所列各欄，表示網路購物之後的態度因素，由左而右依序為 預防因素與非預防因素。資料顯示：網路購物之前的預防因素在購物之後仍為預防因 素者為64位；非預防因素轉為預防因素者為63位；預防因素轉為非預防因素者為81位；
而購物前後皆維持非預防因素者為298位。
預防因素之態度改變顯著性列聯表
Table4-14預防因素態度改變顯著性列聯表 網路購物之後
網路購物之前 預防因素 非預防因素
預防因素 64 81
非預防因素 63 298
2. 透過卡方檢定其態度改變之顯著性，樣本數總共為506份有效問卷之作答者。由表 可知，所得卡方(χ2)值為.157，未達顯著水準。也就是維持原有之虛無假設，對立假 設無法成立。因此可知，預防因素之態度，並不會因為網路購物行為的進行，而有顯 著改變。
預防因素態度改變顯著性檢定結果
Table4-15預防因素態度改變顯著性檢定表
使用網路購物前後
樣本總數 506
Chi-Square(a) 2.007
Asymp. Sig. .157
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二、 期望因素在網路購物前後的態度改變之 χ2檢定
1. 本檢定於進行之前，先將態度因素區分為期望因素與非期望因素。其中，非期望因 素包括預防因素與信心因素二者。冀藉此能夠看出受訪者在網路消費行為之前後，是 否存在有態度的顯著性改變。因此，利用列聯表將網路購物前與購物後之態度因素，
逐一將樣本數登入。本表左設各列，表示網路購物之前的態度因素，由上而下依序為 期望因素與非期望因素。上列所列各欄，表示網路購物之後的態度因素，由左而又依 序為期望因素與非期望因素。資料顯示：網路購物之前的期望因素在購物之後仍為期 望因素者為 105 位；非期望因素轉為期望因素者為 74 位；期望因素轉為非期望因素者 為 104 位；而購物前後皆維持非期望因素者為 223 位。
期望態度改變顯著性列聯表
Table4-16期望因素態度改變顯著性列聯表 網路購物之後
網路購物之前 期望因素 非期望因素
期望因素 105 104
非期望因素 74 223
2. 透過卡方檢定其態度改變之顯著性，樣本數總共為 506 份有效問卷之作答者。由表 可知，所得卡方(χ2)值為.030，已達顯著水準。也就是拒絕原有之虛無假設，成立其 對立假設。因此可知，期望因素之態度，將會受到網路購物行為影響，而有顯著改變。
期望因素態度改變顯著性檢定結果
Table4-17期望因素態度改變顯著性檢定表 使用網路購物前後
樣本總數 506
Chi-Square(a) 4.725
Asymp. Sig. .030*
A Continuity Corrected b McNemar Test
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三、網路購物與使用因素試題相關矩陣之檢定
對於所回收之 506 份問卷進行後續的假設檢定之前，除了針對受訪者的態度轉變是否會受到網路購物行為影響，進而 產生顯著性改變予以探討之外。更應對於問卷主體的網路購物與網路使用的兩大因素，所涵蓋的試題進行相關性的分析。
藉以先行確認試題之間並未存在與理論或者相關概念衝突之處。
因此，將網路購物因素與網路使用因素等兩大範圍的所有試題，逐一進行Pearson相關係數的兩兩比較，獲得以上網路 購物因素與網路使用因素相關矩陣之檢定表格。表格左方所列，由上而下依序為網路購物因素的10項試題；表格上方所列，
由左而右依序為網路使用因素的10項試題。
據此，兩兩比較試題在總樣本為506位受試者得分上的積差相關之後，發現以上20項試題在兩兩比較之後的所有情形，
皆達相關的顯著性。意即兩大因素的試題並未產生理論或構念上之衝突，也具備有一定的信度與效度。
Table4-18網路購物與使用因素試題相關矩陣之檢定表 試題編號/試題
編號
使用01 使用02 使用03 使用04 使用05 使用06 使用07 使用08 使用09 使用10 網
購 01
Pearson Correlation
.228(**) .131(**) .148(**) .256(**) .270(**) .352(**) .309(**) .200(**) .237(**) .271(**)
Sig.
(2-tailed)
.000 .003 .001 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 506 506 506 506 506 506 506 506 506 506
網 購 02
Pearson Correlation
.281(**) .270(**) .101(*) .143(**) .109(*) .174(**) .216(**) .263(**) .063 .197(**)
Sig.
(2-tailed)
.000 .000 .023 .001 .014 .000 .000 .000 .155 .000
N 506 506 506 506 506 506 506 506 506 506
網 Pearson .188(**) .161(**) .518(**) .131(**) .175(**) .174(**) .140(**) .098(*) .218(**) .205(**)
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購 03
Correlation Sig.
(2-tailed)
.000 .000 .000 .003 .000 .000 .002 .027 .000 .000
N 506 506 506 506 506 506 506 506 506 506
網 購 04
Pearson Correlation
.208(**) .097(*) .135(**) .401(**) .256(**) .248(**) .243(**) .203(**) .111(*) .211(**)
Sig.
(2-tailed)
.000 .029 .002 .000 .000 .000 .000 .000 .013 .000
N 506 506 506 506 506 506 506 506 506 506
網 購 05
Pearson Correlation
.253(**) .250(**) .221(**) .300(**) .349(**) .323(**) .303(**) .254(**) .193(**) .259(**)
Sig.
(2-tailed)
.000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 506 506 506 506 506 506 506 506 506 506
網 購 06
Pearson Correlation
.213(**) .183(**) .178(**) .321(**) .351(**) .501(**) .272(**) .215(**) .248(**) .252(**)
Sig.
(2-tailed)
.000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 506 506 506 506 506 506 506 506 506 506
網 購
Pearson Correlation
.230(**) .093(*) .041 .183(**) .283(**) .340(**) .482(**) .484(**) .204(**) .288(**)
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07
Sig.
(2-tailed)
.000 .037 .357 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 506 506 506 506 506 506 506 506 506 506
網 購 08
Pearson Correlation
.220(**) .163(**) .129(**) .223(**) .286(**) .280(**) .482(**) .607(**) .294(**) .370(**)
Sig.
(2-tailed)
.000 .000 .004 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 506 506 506 506 506 506 506 506 506 506
網 購 09
Pearson Correlation
.013 .069 .251(**) .124(**) .122(**) .289(**) .206(**) .285(**) .605(**) .345(**)
Sig.
(2-tailed)
.767 .119 .000 .005 .006 .000 .000 .000 .000 .000
N 506 506 506 506 506 506 506 506 506 506
網 購 10
Pearson Correlation
.113(*) .116(**) .142(**) .216(**) .248(**) .250(**) .303(**) .287(**) .207(**) .517(**)
Sig.
(2-tailed)
.011 .009 .001 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 506 506 506 506 506 506 506 506 506 506
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
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四、 性別對於網路購物、網路使用因素之獨立樣本 T 檢定
1. 下表為性別對於網路購物與網路使用因素涵蓋範圍內的各試題反應之描述統計數 據列表。由 198 位男性與 308 位女性組成共 506 個樣本總數。表左所列各項，由上而 下依序為網路購物因素與網路使用因素各 10 項試題。表上橫列各欄位依序為性別、樣 本數、得分平均值、得分標準差與得分之標準誤均值等各變項。
由表所列的各數值觀之，可見得各試題在兩性之間的表現，不論在平均數、標準 或者標準誤均值，均相當接近。是否有其差異性，將透過下階段獨立樣本T檢定程序確 認。
性別對網路購物因素與網路使用因素各試題反應之描述統計數據
Table4-19性別對網路購物因素與網路使用因素各試題反應之 描述統計數據表
試題編號 性別 樣本 數
平均值 標準 差
標準誤均值
網購01 男性 198 4.29 .776 .055 女性 308 4.34 .659 .038 網購02 男性 198 4.32 .875 .062 女性 308 4.38 .687 .039 網購03 男性 198 3.68 .926 .066 女性 308 3.99 .873 .050 網購04 男性 198 4.13 .742 .053 女性 308 4.30 .750 .043 網購05 男性 198 4.11 .857 .061 女性 308 4.28 .745 .042 網購06 男性 198 4.34 .862 .061 女性 308 4.25 .831 .047 網購07 男性 198 4.57 .728 .052 女性 308 4.67 .611 .035 網購08 男性 198 4.33 .830 .059 女性 308 4.58 .663 .038 網購09 男性 198 3.65 .948 .067 女性 308 3.74 .967 .055 網購10 男性 198 4.22 .739 .053 女性 308 4.26 .763 .043 使用01 男性 198 4.36 .719 .051 女性 308 4.51 .668 .038 使用02 男性 198 4.09 .759 .054
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女性 308 4.19 .714 .041 使用03 男性 198 3.51 .917 .065 女性 308 3.68 .944 .054 使用04 男性 198 4.12 .728 .052 女性 308 4.04 .779 .044 使用05 男性 198 4.32 .688 .049 女性 308 4.25 .770 .044 使用06 男性 198 4.25 .815 .058 女性 308 4.30 .795 .045 使用07 男性 198 4.47 .688 .049 女性 308 4.48 .763 .043 使用08 男性 198 4.35 .757 .054 女性 308 4.54 .723 .041 使用09 男性 198 3.69 .952 .068 女性 308 3.74 .919 .052 使用10 男性 198 4.11 .798 .057 女性 308 4.14 .804 .046
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2. 下表為不同性別對於網路購物因素與網路使用因素各試題之平均數差異性考驗結果。由表可知，在網路購物因素上，於 第 3、4、5、8 題的反應上，t 值皆小於.025 之臨界值，已達顯著差異，也就表示出男女在此四題反應上有其性別之差異；
在網路使用因素上，僅於第 1、8 兩題的反應上，t 值小於.025 之臨界值達顯著差異，意即男女在此二試題有性別之顯著差 異。但就試題所佔達顯著的比例上，皆未超過.5，且未達顯著的各試題之檢定值，幾乎皆遠超過檢定所需之.025，因此可以 推斷在網路的購物與使用因素上，並無性別之差異。檢定所列之各數據，如表所示於下：
性別對網路購物因素與網路使用因素各試題之獨立樣本T檢定
Table4-20性別對網路購物因素與網路使用因素各試題之獨立樣本T檢定表
Levene's Test for
Equality of Variances
t-test for Equality of Means
Std.Err.
Dif.
95% Confidence Interval of the Difference
F
Sig. t df Sig.
(2-tailed )
Mean Difference
Lower Upper
網購01
EVS 3.342 .068 -.874 504 .383 -.056 .064 -.183 .070
EVNS -.843 371.11
7
.400 -.056 .067 -.187 .075 網購
02
EVS 8.422 .004 -.931 504 .353 -.065 .070 -.202 .072
EVNS -.884 348.70
7
.378 -.065 .073 -.209 .080 網購
03
EVS 5.841 .016 -3.827 504 .000* -.312 .081 -.472 -.152
EVNS -3.778 402.16
2
.000* -.312 .082 -.474 -.150
NCCU MBA 83
網購 04
EVS 2.015 .156 -2.461 504 .014* -.167 .068 -.301 -.034
EVNS -2.466 423.19
9
.014* -.167 .068 -.301 -.034 EVS .079 .779 -2.449 504 .015* -.176 .072 -.318 -.035 網購
05
EVNS -2.376 377.64
2
.018* -.176 .074 -.322 -.030 網購
06
EVS .022 .883 1.151 504 .250 .088 .077 -.062 .239
EVNS 1.142 408.89
7
.254 .088 .077 -.064 .241 網購
07
EVS 5.850 .016 -1.580 504 .115 -.095 .060 -.213 .023
EVNS -1.521 367.24
9
.129 -.095 .062 -.218 .028 網購
08
EVS 19.020 .000 -3.838 504 .000* -.256 .067 -.387 -.125
EVNS -3.658 353.49
3
.000* -.256 .070 -.394 -.118 網購
09
EVS .070 .791 -1.015 504 .311 -.089 .087 -.260 .083
EVNS -1.020 426.44
7
.308 -.089 .087 -.260 .082 網購
10
EVS .297 .586 -.573 504 .567 -.039 .069 -.174 .096
EVNS -.577 429.85 .564 -.039 .068 -.173 .095
NCCU MBA 84
6 使用
01
EVS 1.893 .169 -2.330 504 .020* -.146 .063 -.269 -.023
EVNS -2.293 397.71
9
.022* -.146 .064 -.271 -.021 使用
02
EVS .001 .973 -1.635 504 .103 -.109 .067 -.240 .022
EVNS -1.613 401.25
2
.108 -.109 .068 -.242 .024 使用
03
EVS .117 .733 -1.943 504 .053 -.165 .085 -.332 .002
EVNS -1.956 429.20
0
.051 -.165 .084 -.331 .001 使用
04
EVS .017 .896 1.069 504 .286 .074 .069 -.062 .210
EVNS 1.085 440.80
4
.279 .074 .068 -.060 .208 使用
05
EVS 1.226 .269 1.039 504 .299 .070 .067 -.062 .202
EVNS 1.065 453.43
9
.288 .070 .066 -.059 .199 使用
06
EVS .018 .892 -.656 504 .512 -.048 .073 -.192 .096
EVNS -.652 412.68
2
.514 -.048 .074 -.193 .097 使用 EVS .926 .336 -.086 504 .931 -.006 .067 -.137 .126
NCCU MBA 85
07
EVNS -.088 450.75
9
.930 -.006 .065 -.134 .123 使用
08
EVS 3.066 .081 -2.888 504 .004* -.194 .067 -.326 -.062
EVNS -2.859 406.05
1
.004* -.194 .068 -.327 -.060 使用
09
EVS .396 .530 -.629 504 .530 -.053 .085 -.220 .113
EVNS -.624 409.36
7
.533 -.053 .086 -.222 .115 使用
10
EVS .552 .458 -.346 504 .730 -.025 .073 -.169 .118
EVNS -.346 422.27
4
.729 -.025 .073 -.169 .118
1. *p<.025
2. EVS means Equal variances assumed.
3. EVNS equals to Equal variance not assumed.
NCCU MBA 86
五、 年齡分組(以 25 歲為區分，分成兩組)對網路購物、網路使用因素之 T 檢定
1. 下表為年齡分組對於網路購物與網路使用因素涵蓋範圍內的各試題反應之描述統 計數據列表，惟原有年齡之分群，於蒐集後分析，發現各群樣本所佔比例過於懸殊，
存在有樣本同質性之危機；故於此將原有樣本之分組先行以 25 歲之年齡作為分界，兼 顧樣本同質性與購物自主之可能性，取得未滿 25 歲 250 份及 25 歲以上 256 份有效樣 本。表左所列各項，由上而下依序為網路購物因素與網路使用因素各 10 項試題。表上 橫列各欄位依序為年齡分組、樣本數、得分平均值、得分標準差與得分之標準誤均值 等各變項。
由表所列的各數值觀之，可見得各試題在兩大分組之間的表現，不論在平均數、
標準或者標準誤均值，均相當接近。是否有其差異性，將透過下階段獨立樣本T檢定程 序確認。
年齡分組對網路購物、網路使用因素之描述統計資料
Table4-21年齡分組對網路購物、網路使用因素之描述統計資料 表
年齡分 組
N Mean Std.
Deviation
Std. Error Mean 網購01 未滿25歲 250 4.32 .673 .043 25歲以上 256 4.32 .740 .046 網購02 未滿25歲 250 4.36 .716 .045 25歲以上 256 4.36 .813 .051 網購03 未滿25歲 250 3.82 .943 .060 25歲以上 256 3.93 .867 .054 網購04 未滿25歲 250 4.21 .784 .050 25歲以上 256 4.26 .717 .045 網購05 未滿25歲 250 4.26 .727 .046 25歲以上 256 4.17 .855 .053 網購06 未滿25歲 250 4.29 .786 .050 25歲以上 256 4.28 .897 .056 網購07 未滿25歲 250 4.54 .694 .044 25歲以上 256 4.71 .616 .038 網購08 未滿25歲 250 4.42 .762 .048 25歲以上 256 4.55 .718 .045 網購09 未滿25歲 250 3.73 .907 .057 25歲以上 256 3.68 1.009 .063 網購10 未滿25歲 250 4.22 .756 .048
NCCU MBA 87
25歲以上 256 4.27 .751 .047 使用01 未滿25歲 250 4.32 .766 .048 25歲以上 256 4.59 .581 .036 使用02 未滿25歲 250 4.14 .743 .047 25歲以上 256 4.17 .724 .045 使用03 未滿25歲 250 3.62 .962 .061 25歲以上 256 3.60 .911 .057 使用04 未滿25歲 250 4.01 .763 .048 25歲以上 256 4.13 .753 .047 使用05 未滿25歲 250 4.26 .780 .049 25歲以上 256 4.30 .698 .044 使用06 未滿25歲 250 4.22 .809 .051 25歲以上 256 4.33 .794 .050 使用07 未滿25歲 250 4.38 .769 .049 25歲以上 256 4.57 .688 .043 使用08 未滿25歲 250 4.32 .807 .051 25歲以上 256 4.61 .641 .040 使用09 未滿25歲 250 3.62 .861 .054 25歲以上 256 3.81 .988 .062 使用10 未滿25歲 250 3.98 .845 .053 25歲以上 256 4.27 .727 .045
NCCU MBA 88
2. 承前說明所示，將年齡原有分組彙整為以 25 歲為界的兩大年齡分組，下表為不同年齡分組對於網路購物因素與網路使用 因素各試題之平均數差異性考驗結果。由表可知，在網路購物因素上，僅於第 7 題的反應上，t 值小於.025 之臨界值，已 達顯著差異，也就表示出受訪者在此題反應上有其年齡之差異；在網路使用因素上，卻有第 1、7、8、9、10 等五題的反應 之 t 值小於.025 臨界值而達顯著差異，意即這五項試題有年齡上的顯著差異。就試題所佔達顯著的比例上，網路購物因素 未超過.5，且未達顯著的各試題之檢定值，幾乎皆遠超過檢定所需之.025，因此可以推斷在網路的購物因素上，並無年齡 之顯著差異；但於網路使用上，試題反應顯著的比例已過半，顯見網路使用的行為展現，應具有年齡的顯著差異性。檢定 所列之各數據，如表所示於下：
年齡分組對網路購物、網路使用因素之獨立樣本T檢定
Table4-22年齡分組對網路購物、網路使用因素之獨立樣本T檢定表
Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means
95% Con. Int.l of the Diff.
F Sig. t df
Sig.(2-tailed )
Mean Difference
Std. Err Diff
Lower Upper 網購01 EVS 2.145 .144 .059 504 .953 .004 .063 -.120 .127
EVNS .059 501.44
4
.953 .004 .063 -.120 .127 網購02 EVS 1.490 .223 .066 504 .947 .005 .068 -.129 .138
EVNS .067 498.67
9
.947 .005 .068 -.129 .138 網購03 EVS 7.944 .005 -1.364 504 .173 -.110 .081 -.268 .048
EVNS -1.362 498.19
0
.174 -.110 .081 -.268 .049 網購04 EVS 2.841 .092 -.746 504 .456 -.050 .067 -.181 .081
EVNS -.745 497.57 .456 -.050 .067 -.181 .082
NCCU MBA 89
8
網購05 EVS 3.863 .050 1.191 504 .234 .084 .071 -.055 .223
EVNS 1.193 494.67
2
.233 .084 .071 -.054 .223 網購06 EVS 1.072 .301 .195 504 .845 .015 .075 -.133 .162
EVNS .196 498.12
9
.845 .015 .075 -.133 .162 網購07 EVS 19.168 .000 -2.864 504 .004* -.167 .058 -.281 -.052
EVNS -2.860 493.84
7
.004* -.167 .058 -.282 -.052 網購08 EVS 5.551 .019 -2.048 504 .041 -.135 .066 -.264 -.005
EVNS -2.047 500.45
9
.041 -.135 .066 -.264 -.005 網購09 EVS 1.582 .209 .613 504 .540 .052 .085 -.115 .220
EVNS .613 500.61
1
.540 .052 .085 -.115 .220 網購10 EVS .049 .825 -.741 504 .459 -.050 .067 -.181 .082
EVNS -.740 503.54
5
.459 -.050 .067 -.181 .082 使用01 EVS 9.827 .002 -4.473 504 .000* -.270 .060 -.388 -.151
EVNS -4.459 464.37
6
.000* -.270 .061 -.389 -.151 使用02 EVS .126 .723 -.490 504 .624 -.032 .065 -.160 .096
EVNS -.490 502.79
6
.624 -.032 .065 -.160 .096
NCCU MBA 90
使用03 EVS 1.268 .261 .316 504 .752 .026 .083 -.137 .190
EVNS .316 500.89
1
.752 .026 .083 -.137 .190 使用04 EVS .575 .448 -1.734 504 .084 -.117 .067 -.249 .016
EVNS -1.734 503.33
2
.084 -.117 .067 -.249 .016 使用05 EVS .900 .343 -.740 504 .460 -.049 .066 -.178 .081
EVNS -.739 495.02
5
.460 -.049 .066 -.178 .081 使用06 EVS .001 .974 -1.572 504 .117 -.112 .071 -.252 .028
EVNS -1.572 503.10
3
.117 -.112 .071 -.252 .028 使用07 EVS 6.426 .012 -2.874 504 .004* -.186 .065 -.314 -.059
EVNS -2.870 495.11
6
.004* -.186 .065 -.314 -.059 使用08 EVS 25.811 .000 -4.596 504 .000* -.297 .065 -.424 -.170
EVNS -4.583 474.49
7
.000* -.297 .065 -.425 -.170 使用09 EVS 1.853 .174 -2.285 504 .023* -.189 .082 -.351 -.026
EVNS -2.289 497.62
8
.022* -.189 .082 -.350 -.027 使用10 EVS .477 .490 -4.247 504 .000* -.297 .070 -.435 -.160
EVNS -4.239 489.41
2
.000* -.297 .070 -.435 -.160 a. *p<.025 b.EVS means Equal variances assumed. c.EVNS equals to Equal variances not assumed.
NCCU MBA 91
六、 職業(排除學生類別)對於網路購物、網路使用因素之變異數分析
1. 下表為職業類別對於網路購物與網路使用因素涵蓋範圍內的各試題反應之描述統 計數據列表，惟原有職業之分群，於蒐集後分析，發現學生族群樣本所佔比例過高，
且存在有誤答試題或反應異常集中之普遍現象，故於此將原有樣本完全排除學生樣本 之考量，而維持其他職業分類，包括：資訊業、金融業、製造業、廣告業、服務業、
軍公教人員及其他等八大類別。
表左所列各項，由上而下依序為網路購物因素與網路使用因素各10項試題。表上 橫列各欄位則依序為Levene統計、自由度與顯著值等項目。
由表所列的各數值觀之，可見得各試題在各職業類別之間的表現，呈現普遍同質 之現象，惟網路購物因素中的第7、8題與網路使用因素中的第7題Levene統計值有過高 的現象，往後必須採取GI(Group Interview)特定受訪者深入訪談質化研究，讓受訪者 對試題能更精確表達出與構念之間的關聯強度。
職業對網路購物與使用因素之同質性檢定
Table4-23職業對網路購物與使用因素之同質性檢定表 因素/題目 Levene
Statistic
df1 df2 Sig.
網購01 2.604 6 234 .018 網購02 1.805 6 234 .099 網購03 2.588 6 234 .019 網購04 2.606 6 234 .018 網購05 2.610 6 234 .018 網購06 3.652 6 234 .002 網購07 8.487 6 234 .000 網購08 11.696 6 234 .000 網購09 2.444 6 234 .026 網購10 .405 6 234 .876 使用01 2.688 6 234 .015 使用02 4.173 6 234 .001 使用03 5.848 6 234 .000 使用04 2.568 6 234 .020 使用05 2.006 6 234 .066 使用06 6.067 6 234 .000 使用07 10.262 6 234 .000 使用08 4.911 6 234 .000 使用09 3.699 6 234 .002 使用10 2.033 6 234 .062
NCCU MBA 92
2. 下表為職業類別(不含學生)對於網路購物與使用因素試題反應差異性之結果。由表 可見，對於網路購物因素中的第 1、3、4、8 與 9 題所反映出的 F 值依序為 3.637、4.769、
3.070、3.659 與 2.262，已達.05(甚至.01)之顯著水準。同理，也可看出職業類別在 網路使用因素上的第 2、3、4、6 與 7 題，亦已達到顯著水準。
職業對網路購物與使用因素之變異數分析(One Way ANOVA)
Table4-24職業對網路購物與使用因素之變異數分析(One Way ANOVA)表
SS df MS F Sig.
網購01 組間 10.950 6 1.825 3.637 .002**
組內 117.424 234 .502
總和 128.373 240
網購02 組間 7.952 6 1.325 1.854 .090
組內 167.293 234 .715
總和 175.245 240
網購03 組間 22.111 6 3.685 4.769 .000**
組內 180.826 234 .773
總和 202.938 240
網購04 組間 10.550 6 1.758 3.070 .007**
組內 134.006 234 .573
總和 144.556 240
網購05 組間 10.215 6 1.703 2.365 .031
組內 168.465 234 .720
總和 178.680 240
網購06 組間 10.477 6 1.746 2.155 .048
組內 189.564 234 .810
總和 200.041 240
網購07 組間 4.303 6 .717 1.683 .126
組內 99.731 234 .426
總和 104.033 240
網購08 組間 12.358 6 2.060 3.659 .002**
組內 131.717 234 .563
總和 144.075 240
網購09 組間 14.192 6 2.365 2.262 .038*
組內 244.696 234 1.046
總和 258.888 240
網購10 組間 5.130 6 .855 1.530 .169
組內 130.795 234 .559
總和 135.925 240
NCCU MBA 93
使用01 組間 4.060 6 .677 1.799 .100
組內 88.015 234 .376
總和 92.075 240
使用02 組間 10.433 6 1.739 2.994 .008**
組內 135.907 234 .581
總和 146.340 240
使用03 組間 14.743 6 2.457 2.909 .009**
組內 197.647 234 .845
總和 212.390 240
使用04 組間 8.938 6 1.490 2.848 .011*
組內 122.390 234 .523
總和 131.328 240
使用05 組間 5.217 6 .870 1.853 .090
組內 109.804 234 .469
總和 115.021 240
使用06 組間 13.190 6 2.198 3.705 .002**
組內 138.844 234 .593
總和 152.033 240
使用07 組間 8.340 6 1.390 3.064 .007**
組內 106.166 234 .454
總和 114.506 240
使用08 組間 5.923 6 .987 2.152 .048
組內 107.330 234 .459
總和 113.253 240
使用09 組間 7.454 6 1.242 1.229 .292 組內 236.513 234 1.011
總和 243.967 240
使用10 組間 6.606 6 1.101 1.892 .083
組內 136.174 234 .582
總和 142.780 240
*p<.05, **p<.01,***p<.001
3. 據此可知，職業類別對網路購物與網路使用因素中的試題反應確有顯著差異。故針 對顯著反應的試題進行事後比較。以網路購物行為第 1 項試題為例，此試題的反應情 形與職業類別影響因素，以資訊業為最，其後依序為其他類別、金融業、製造業、服 務業、軍公教，影響最小者為廣告業。故得其影響因素程度排列為：資訊業>其他類>
金融業>製造業>服務業>軍公教>廣告業之結論。其餘各題，予以羅列於下表。
NCCU MBA 94
職業類別對於網路購物與使用因素事後比較表
Table4-25職業類別對於網路購物與使用因素事後比較表
試題編號 職業類別 比較類別 平均值差異量
網購01 資訊業 金融業 .478
製造業 .814(*)
廣告業 1.057(*)
服務業 .491
軍公教 .638(*)
其他 .452
金融業 資訊業 -.478
製造業 .336
廣告業 .579
服務業 .013
軍公教 .161
其他 -.026
製造業 資訊業 -.814(*)
金融業 -.336
廣告業 .243
服務業 -.322
軍公教 -.175
其他 -.362
廣告業 資訊業 -1.057(*)
金融業 -.579
製造業 -.243
服務業 -.566
軍公教 -.419
其他 -.605
服務業 資訊業 -.491
金融業 -.013
製造業 .322
廣告業 .566
軍公教 .147
其他 -.040
軍公教 資訊業 -.638(*)
金融業 -.161
製造業 .175
廣告業 .419
服務業 -.147
其他 -.187
NCCU MBA 95
其他 資訊業 -.452
金融業 .026
製造業 .362
廣告業 .605
服務業 .040
軍公教 .187
網購03 資訊業 金融業 -.365
製造業 -.137
廣告業 .029
服務業 -.791
軍公教 -.790(*)
其他 -.598
金融業 資訊業 .365
製造業 .228
廣告業 .393
服務業 -.426
軍公教 -.426
其他 -.234
製造業 資訊業 .137
金融業 -.228
廣告業 .165
服務業 -.654(*)
軍公教 -.654(*)
其他 -.462
廣告業 資訊業 -.029
金融業 -.393
製造業 -.165
服務業 -.820
軍公教 -.819
其他 -.627
服務業 資訊業 .791
金融業 .426
製造業 .654(*)
廣告業 .820
軍公教 .001
其他 .192
軍公教 資訊業 .790(*)
金融業 .426
製造業 .654(*)
廣告業 .819
服務業 -.001
NCCU MBA 96
其他 .192
其他 資訊業 .598
金融業 .234
製造業 .462
廣告業 .627
服務業 -.192
軍公教 -.192
網購04 資訊業 金融業 -.483
製造業 -.043
廣告業 -.400
服務業 -.366
軍公教 -.063
其他 -.541
金融業 資訊業 .483
製造業 .439
廣告業 .083
服務業 .117
軍公教 .420
其他 -.058
製造業 資訊業 .043
金融業 -.439
廣告業 -.357
服務業 -.322
軍公教 -.019
其他 -.497(*)
廣告業 資訊業 .400
金融業 -.083
製造業 .357
服務業 .034
軍公教 .338
其他 -.141
服務業 資訊業 .366
金融業 -.117
製造業 .322
廣告業 -.034
軍公教 .303
其他 -.175
軍公教 資訊業 .063
金融業 -.420
製造業 .019
廣告業 -.338
NCCU MBA 97
服務業 -.303
其他 -.478(*)
其他 資訊業 .541
金融業 .058
製造業 .497(*)
廣告業 .141
服務業 .175
軍公教 .478(*)
網購08 資訊業 金融業 .517
製造業 .739(*)
廣告業 .200
服務業 .488
軍公教 .594
其他 .135
金融業 資訊業 -.517
製造業 .222
廣告業 -.317
服務業 -.029
軍公教 .077
其他 -.382
製造業 資訊業 -.739(*)
金融業 -.222
廣告業 -.539
服務業 -.251
軍公教 -.145
其他 -.604(*)
廣告業 資訊業 -.200
金融業 .317
製造業 .539
服務業 .288
軍公教 .394
其他 -.065
服務業 資訊業 -.488
金融業 .029
製造業 .251
廣告業 -.288
軍公教 .106
其他 -.353
軍公教 資訊業 -.594
金融業 -.077
製造業 .145
NCCU MBA 98
廣告業 -.394
服務業 -.106
其他 -.459
其他 資訊業 -.135
金融業 .382
製造業 .604(*)
廣告業 .065
服務業 .353
軍公教 .459
網購09 資訊業 金融業 -.113
製造業 .410
廣告業 .114
服務業 .202
軍公教 -.223
其他 -.178
金融業 資訊業 .113
製造業 .523
廣告業 .228
服務業 .315
軍公教 -.110
其他 -.064
製造業 資訊業 -.410
金融業 -.523
廣告業 -.296
服務業 -.208
軍公教 -.633(*)
其他 -.588
廣告業 資訊業 -.114
金融業 -.228
製造業 .296
服務業 .088
軍公教 -.338
其他 -.292
服務業 資訊業 -.202
金融業 -.315
製造業 .208
廣告業 -.088
軍公教 -.425
其他 -.380
軍公教 資訊業 .223
金融業 .110
NCCU MBA 99
製造業 .633(*)
廣告業 .338
服務業 .425
其他 .046
其他 資訊業 .178
金融業 .064
製造業 .588
廣告業 .292
服務業 .380
軍公教 -.046
使用02 資訊業 金融業 .039
製造業 .317
廣告業 .543
服務業 .118
軍公教 -.013
其他 -.290
金融業 資訊業 -.039
製造業 .277
廣告業 .503
服務業 .079
軍公教 -.053
其他 -.329
製造業 資訊業 -.317
金融業 -.277
廣告業 .226
服務業 -.198
軍公教 -.330
其他 -.606(*)
廣告業 資訊業 -.543
金融業 -.503
製造業 -.226
服務業 -.424
軍公教 -.556
其他 -.832(*)
服務業 資訊業 -.118
金融業 -.079
製造業 .198
廣告業 .424
軍公教 -.132
其他 -.408
軍公教 資訊業 .013
NCCU MBA 100
金融業 .053
製造業 .330
廣告業 .556
服務業 .132
其他 -.276
其他 資訊業 .290
金融業 .329
製造業 .606(*)
廣告業 .832(*)
服務業 .408
軍公教 .276
使用03 資訊業 金融業 -.079
製造業 .410
廣告業 .714
服務業 -.017
軍公教 -.161
其他 .228
金融業 資訊業 .079
製造業 .489
廣告業 .793
服務業 .061
軍公教 -.082
其他 .307
製造業 資訊業 -.410
金融業 -.489
廣告業 .304
服務業 -.427
軍公教 -.571(*)
其他 -.182
廣告業 資訊業 -.714
金融業 -.793
製造業 -.304
服務業 -.732
軍公教 -.875
其他 -.486
服務業 資訊業 .017
金融業 -.061
製造業 .427
廣告業 .732
軍公教 -.143
其他 .245
NCCU MBA 101
軍公教 資訊業 .161
金融業 .082
製造業 .571(*)
廣告業 .875
服務業 .143
其他 .389
其他 資訊業 -.228
金融業 -.307
製造業 .182
廣告業 .486
服務業 -.245
軍公教 -.389
使用04 資訊業 金融業 .192
製造業 .571
廣告業 .371
服務業 .279
軍公教 .603
其他 .247
金融業 資訊業 -.192
製造業 .379
廣告業 .179
服務業 .087
軍公教 .411
其他 .055
製造業 資訊業 -.571
金融業 -.379
廣告業 -.200
服務業 -.293
軍公教 .031
其他 -.324
廣告業 資訊業 -.371
金融業 -.179
製造業 .200
服務業 -.093
軍公教 .231
其他 -.124
服務業 資訊業 -.279
金融業 -.087
製造業 .293
廣告業 .093
軍公教 .324
NCCU MBA 102
其他 -.032
軍公教 資訊業 -.603
金融業 -.411
製造業 -.031
廣告業 -.231
服務業 -.324
其他 -.356
其他 資訊業 -.247
金融業 -.055
製造業 .324
廣告業 .124
服務業 .032
軍公教 .356
使用06 資訊業 金融業 .020
製造業 .615
廣告業 .771
服務業 .303
軍公教 .165
其他 .058
金融業 資訊業 -.020
製造業 .595(*)
廣告業 .752
服務業 .283
軍公教 .145
其他 .038
製造業 資訊業 -.615
金融業 -.595(*)
廣告業 .157
服務業 -.312
軍公教 -.450(*)
其他 -.557(*)
廣告業 資訊業 -.771
金融業 -.752
製造業 -.157
服務業 -.468
軍公教 -.606
其他 -.714
服務業 資訊業 -.303
金融業 -.283
製造業 .312
廣告業 .468
NCCU MBA 103
軍公教 -.138
其他 -.245
軍公教 資訊業 -.165
金融業 -.145
製造業 .450(*)
廣告業 .606
服務業 .138
其他 -.107
其他 資訊業 -.058
金融業 -.038
製造業 .557(*)
廣告業 .714
服務業 .245
軍公教 .107
使用07 資訊業 金融業 .310
製造業 .696(*)
廣告業 .800
服務業 .366
軍公教 .375
其他 .324
金融業 資訊業 -.310
製造業 .385
廣告業 .490
服務業 .056
軍公教 .065
其他 .014
製造業 資訊業 -.696(*)
金融業 -.385
廣告業 .104
服務業 -.330
軍公教 -.321
其他 -.371
廣告業 資訊業 -.800
金融業 -.490
製造業 -.104
服務業 -.434
軍公教 -.425
其他 -.476
服務業 資訊業 -.366
金融業 -.056
製造業 .330
NCCU MBA 104
廣告業 .434
軍公教 .009
其他 -.042
軍公教 資訊業 -.375
金融業 -.065
製造業 .321
廣告業 .425
服務業 -.009
其他 -.051
其他 資訊業 -.324
金融業 -.014
製造業 .371
廣告業 .476
服務業 .042
軍公教 .051
The mean difference is significant at the .05 level.
七、 教育程度(排除高中以下)對於網路購物、網路使用因素之 T 檢定
1. 下表為教育程度對於網路購物與網路使用因素涵蓋範圍內的各試題反應之描述統 計數據列表，惟原有教育程度之分群，於蒐集後分析，發現各群樣本所佔比例有其懸 殊現象，存在樣本同質性之危機；故於此將原有樣本之分組先行以大學程度與研究所 程度作為重新分組之依據。表左所列各項，由上而下依序為網路購物因素與網路使用 因素各 10 項試題。表上橫列各欄位依序為教育程度、樣本數、得分平均值、得分標準 差與得分之標準誤均值等各變項。
由表所列的各數值觀之，可見得各試題在兩大分組之間的表現，不論在平均數、
標準或者標準誤均值，均相當接近。是否有其差異性，將透過下階段獨立樣本T檢定程 序確認。
大學與研究所學歷在網路購物與使用因素試題上之描述統計資料
Table4-26大學與研究所學歷在網路購物與使用因素試題上之描述統計資料表 試題編號 教育程
度
N Mean Std.
Deviation
Std. Error Mean
網購01 大學 371 4.39 .678 .035
研究所 129 4.14 .768 .068
網購02 大學 371 4.37 .776 .040
研究所 129 4.31 .748 .066
NCCU MBA 105
網購03 大學 371 3.91 .910 .047
研究所 129 3.77 .906 .080
網購04 大學 371 4.22 .788 .041
研究所 129 4.28 .649 .057
網購05 大學 371 4.22 .802 .042
研究所 129 4.17 .782 .069
網購06 大學 371 4.31 .838 .043
研究所 129 4.20 .869 .077
網購07 大學 371 4.61 .646 .034
研究所 129 4.69 .705 .062
網購08 大學 371 4.50 .737 .038
研究所 129 4.42 .767 .068
網購09 大學 371 3.78 .941 .049
研究所 129 3.46 .984 .087
網購10 大學 371 4.27 .752 .039
研究所 129 4.13 .754 .066
使用01 大學 371 4.40 .730 .038
研究所 129 4.62 .518 .046
使用02 大學 371 4.11 .751 .039
研究所 129 4.28 .661 .058
使用03 大學 371 3.63 .962 .050
研究所 129 3.57 .874 .077
使用04 大學 371 4.09 .781 .041
研究所 129 4.01 .713 .063
使用05 大學 371 4.27 .770 .040
研究所 129 4.32 .637 .056
使用06 大學 371 4.26 .817 .042
研究所 129 4.36 .758 .067
使用07 大學 371 4.47 .761 .040
研究所 129 4.53 .638 .056
使用08 大學 371 4.42 .783 .041
研究所 129 4.60 .606 .053
使用09 大學 371 3.75 .937 .049
研究所 129 3.60 .931 .082
使用10 大學 371 4.13 .824 .043
研究所 129 4.12 .746 .066
NCCU MBA 106
2. 承前說明所示，將學歷原有分組彙整為大學畢業與研究所學歷的兩大分組，下表為不同教育程度分組對於網路購物 因素與網路使用因素各試題之平均數差異性考驗結果。由表可知，在網路購物因素試題中，於第1與第9題的反應上，t 值小於.025之臨界值，已達顯著差異，也就表示出在此題反應上有其教育程度上之差異；在網路使用因素上，也有第1、
2、8等三題的反應之t值小於.025臨界值而達顯著差異，意即這三項試題有年齡上的顯著差異。就試題所佔達顯著的比 例上，網路購物與使用因素的試題反應未超過.5，且未達顯著的各試題之檢定值，幾乎皆遠超過檢定所需之.025，因此 可以推斷在網路的購物與使用因素上，並無教育程度之顯著差異。檢定所列之各數據，如表所示於下：
大學與研究所學歷在網路購物與使用因素試題上之獨立樣本T檢定
Table4-27大學與研究所學歷在網路購物與使用因素試題上之獨立樣本T檢定表 Levene's Test for
Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F
Sig. t df Sig.
(2-tailed)
Mean Differen
ce
Std.
Error Differe nce
95% Confidence Interval of the
Difference
Lower Upper
網購01 EVS 1.032 .310 3.427 498 .001 .246 .072 .105 .387
EVNS 3.226 201.56
9
.001 .246 .076 .096 .396 網購02 EVS 1.847 .175 .822 498 .412 .065 .079 -.090 .219
EVNS .837 230.64
1
.404 .065 .077 -.088 .217 網購03 EVS .184 .668 1.546 498 .123 .144 .093 -.039 .326
EVNS 1.549 223.95
0
.123 .144 .093 -.039 .326 網購04 EVS 5.169 .023 -.752 498 .452 -.058 .077 -.210 .094
EVNS -.826 268.43 .410 -.058 .070 -.196 .080
NCCU MBA 107
1 網購05
EVS EVNS
.121 .728 .620 .628
498 228.17 5
.536 .531
.050 .050
.081 .080
-.110 -.108
.210 .209 網購06 EVS .791 .374 1.285 498 .199 .111 .086 -.059 .281
EVNS 1.262 216.20
6
.208 .111 .088 -.062 .285 網購07 EVS 2.191 .139 -1.234 498 .218 -.083 .068 -.216 .049
EVNS -1.183 207.63
0
.238 -.083 .071 -.223 .056 網購08 EVS .042 .838 1.123 498 .262 .085 .076 -.064 .235
EVNS 1.100 215.47
4
.272 .085 .078 -.068 .238
網購09 EVS .476 .490 3.333 498 .001 .324 .097 .133 .515
EVNS 3.260 214.69
0
.001 .324 .099 .128 .520 網購10 EVS 3.322 .069 1.825 498 .069 .140 .077 -.011 .292
EVNS 1.824 222.77
8
.070 .140 .077 -.011 .292 使用01 EVS 15.003 .000 -3.136 498 .002 -.219 .070 -.355 -.082
EVNS -3.684 313.80
2
.000 -.219 .059 -.335 -.102 使用02 EVS .147 .702 -2.263 498 .024 -.169 .074 -.315 -.022
EVNS -2.406 250.99
9
.017 -.169 .070 -.307 -.031
NCCU MBA 108
使用03 EVS 5.241 .022 .675 498 .500 .065 .096 -.124 .254
EVNS .707 243.70
1
.480 .065 .092 -.116 .245 使用04 EVS 3.795 .052 1.109 498 .268 .087 .078 -.067 .240
EVNS 1.159 242.62
7
.248 .087 .075 -.061 .234 使用05 EVS 3.750 .053 -.604 498 .546 -.046 .075 -.194 .103
EVNS -.662 267.24
2
.509 -.046 .069 -.181 .090 使用06 EVS .655 .419 -1.193 498 .234 -.098 .082 -.259 .063
EVNS -1.237 238.82
0
.217 -.098 .079 -.254 .058 使用07 EVS 5.001 .026 -.917 498 .359 -.069 .075 -.215 .078
EVNS -.999 263.70
4
.319 -.069 .069 -.204 .067 使用08 EVS 18.711 .000 -2.293 498 .022 -.174 .076 -.323 -.025
EVNS -2.590 286.06
4
.010 -.174 .067 -.306 -.042 使用09 EVS .329 .567 1.570 498 .117 .150 .096 -.038 .338
EVNS 1.575 224.45
7
.117 .150 .095 -.038 .338 使用10 EVS 2.817 .094 .127 498 .899 .010 .082 -.151 .172
EVNS .133 244.30
2
.895 .010 .078 -.144 .165
a. *p<.05, **p<.01, and **p<.001. b. EVS means Equal variances assumed. c. EVNS equals to Equal variances not assumed.
NCCU MBA 109
八、 每月所得(分組)對於網路購物、網路使用因素之變異數分析
1. 下表為每月所得分組對於網路購物與網路使用因素涵蓋範圍內的各試題反應之描述統計數據列表，惟原有收入之分
群，於蒐集後分析，發現各群樣本所佔比例懸殊，可能產生樣本同質性之危機；故於此將原有樣本之分組先行以15000 元(含)以下、15001-45000元與45001元(含)以上作為每月收入的新分組，以先行排除可能存在於原有各分組間之同質性 危機，故得三大樣本新組別之樣本分別為：15000元(含)以下264份樣本、15001-45000元162份樣本與45001元(含)以上 80份樣本。表左所列各項，由上而下依序為網路購物因素與網路使用因素各10項試題。表上橫列各欄位依序為收入分組、
樣本數、得分平均值、得分標準差與得分之標準誤均值等各變項。
由表所列的各數值觀之，可見得各試題在兩大分組之間的表現，不論在平均數、標準或者標準誤均值，均相當接近。
是否有其差異性，將透過下階段變異數分析程序確認。
所得分組在網路購物與使用因素試題之描述統計資料
Table4-28所得分組在網路購物與使用因素試題之描述統計資料表
N Mean Std.
Deviation
Std.
Error
95% Confidence Interval for Mean
Minimum Maximum
試題編號 收入分組Lower
Bound
Upper Bound
網購01 15000以下 264 4.34 .674 .042 4.26 4.43 2 5
15001-45000 162 4.43 .629 .049 4.33 4.52 3 5
45001以上 80 4.04 .878 .098 3.84 4.23 1 5
合計 506 4.32 .707 .031 4.26 4.38 1 5
網購02 15000以下 264 4.37 .734 .045 4.28 4.46 2 5
NCCU MBA 110
15001-45000 162 4.33 .779 .061 4.21 4.45 2 5
45001以上 80 4.38 .848 .095 4.19 4.56 1 5
合計 506 4.36 .766 .034 4.29 4.42 1 5
網購03 15000以下 264 3.84 .921 .057 3.73 3.95 1 5
15001-45000 162 3.92 .863 .068 3.79 4.05 1 5
45001以上 80 3.88 .946 .106 3.66 4.09 1 5
合計 506 3.87 .906 .040 3.79 3.95 1 5
網購04 15000以下 264 4.17 .778 .048 4.08 4.26 2 5
15001-45000 162 4.40 .690 .054 4.29 4.50 2 5
45001以上 80 4.11 .729 .082 3.95 4.27 2 5
合計 506 4.23 .751 .033 4.17 4.30 2 5
網購05 15000以下 264 4.20 .773 .048 4.11 4.30 2 5
15001-45000 162 4.30 .833 .065 4.17 4.43 1 5
45001以上 80 4.08 .776 .087 3.90 4.25 2 5
合計 506 4.21 .795 .035 4.14 4.28 1 5
網購06 15000以下 264 4.31 .800 .049 4.21 4.40 2 5
15001-45000 162 4.28 .900 .071 4.14 4.42 1 5
45001以上 80 4.23 .871 .097 4.03 4.42 1 5
合計 506 4.28 .843 .037 4.21 4.36 1 5
網購07 15000以下 264 4.59 .640 .039 4.51 4.67 3 5
15001-45000 162 4.67 .609 .048 4.58 4.77 3 5
45001以上 80 4.66 .810 .091 4.48 4.84 1 5
NCCU MBA 111
合計 506 4.63 .660 .029 4.57 4.69 1 5
網購08 15000以下 264 4.46 .669 .041 4.38 4.54 3 5
15001-45000 162 4.52 .798 .063 4.39 4.64 2 5
45001以上 80 4.49 .857 .096 4.30 4.68 1 5
合計 506 4.48 .742 .033 4.42 4.55 1 5
網購09 15000以下 264 3.73 .907 .056 3.62 3.84 1 5
15001-45000 162 3.75 1.022 .080 3.59 3.91 1 5
45001以上 80 3.54 .993 .111 3.32 3.76 2 5
合計 506 3.71 .960 .043 3.62 3.79 1 5
網購10 15000以下 264 4.21 .769 .047 4.12 4.30 2 5
15001-45000 162 4.30 .730 .057 4.18 4.41 2 5
45001以上 80 4.24 .750 .084 4.07 4.40 2 5
合計 506 4.24 .753 .033 4.18 4.31 2 5
使用01 15000以下 264 4.33 .737 .045 4.24 4.42 1 5
15001-45000 162 4.57 .609 .048 4.47 4.66 3 5
45001以上 80 4.61 .626 .070 4.47 4.75 1 5
合計 506 4.45 .691 .031 4.39 4.51 1 5
使用02 15000以下 264 4.20 .708 .044 4.11 4.28 2 5
15001-45000 162 4.04 .759 .060 3.93 4.16 2 5
45001以上 80 4.23 .746 .083 4.06 4.39 2 5
合計 506 4.15 .733 .033 4.09 4.22 2 5
使用03 15000以下 264 3.59 .943 .058 3.47 3.70 1 5
NCCU MBA 112
15001-45000 162 3.63 .905 .071 3.49 3.77 2 5
45001以上 80 3.65 .982 .110 3.43 3.87 1 5
合計 506 3.61 .936 .042 3.53 3.69 1 5
使用04 15000以下 264 3.99 .799 .049 3.90 4.09 1 5
15001-45000 162 4.21 .709 .056 4.10 4.32 3 5
45001以上 80 4.05 .692 .077 3.90 4.20 2 5
合計 506 4.07 .760 .034 4.00 4.14 1 5
使用05 15000以下 264 4.22 .772 .048 4.12 4.31 1 5
15001-45000 162 4.38 .748 .059 4.26 4.49 2 5
45001以上 80 4.30 .582 .065 4.17 4.43 3 5
合計 506 4.28 .739 .033 4.22 4.35 1 5
使用06 15000以下 264 4.20 .834 .051 4.10 4.31 1 5
15001-45000 162 4.35 .791 .062 4.22 4.47 2 5
45001以上 80 4.38 .700 .078 4.22 4.53 1 5
合計 506 4.28 .803 .036 4.21 4.35 1 5
使用07 15000以下 264 4.40 .759 .047 4.31 4.49 1 5
15001-45000 162 4.54 .757 .059 4.42 4.65 3 5
45001以上 80 4.61 .562 .063 4.49 4.74 3 5
合計 506 4.48 .734 .033 4.41 4.54 1 5
使用08 15000以下 264 4.39 .752 .046 4.30 4.48 2 5
15001-45000 162 4.54 .757 .059 4.42 4.65 2 5
45001以上 80 4.59 .650 .073 4.44 4.73 2 5
NCCU MBA 113
合計 506 4.47 .742 .033 4.40 4.53 2 5
使用09 15000以下 264 3.65 .855 .053 3.54 3.75 2 5
15001-45000 162 3.83 1.007 .079 3.67 3.98 1 5
45001以上 80 3.74 1.003 .112 3.51 3.96 1 5
合計 506 3.72 .931 .041 3.64 3.80 1 5
使用10 15000以下 264 4.03 .827 .051 3.93 4.13 2 5
15001-45000 162 4.24 .794 .062 4.12 4.36 2 5
45001以上 80 4.21 .688 .077 4.06 4.37 3 5
合計 506 4.13 .801 .036 4.06 4.20 2 5
NCCU MBA 114
2. 下表為每月所得對於網路購物與網路使用因素涵蓋範圍內的各試題反應之描述統 計數據列表。
表左所列各項，由上而下依序為網路購物因素與網路使用因素各10項試題。表上 橫列各欄位則依序為Levene統計、自由度與顯著值等項目。
由表所列的各數值觀之，可見得各試題在各收入水準之間的表現，呈現普遍同質 之現象，惟網路購物因素中的第4題與網路使用因素中的第1、7與8題Levene統計值有 過高的現象，往後必須採取GI(Group Interview)特定受訪者深入訪談質化研究，或是 試題內容上可能必須做出文字上的再次修正，讓試題能更精確表達出與構念之間的關 聯強度。
所得分組對網路購物與使用因素試題反應之同質性檢定
Table4-29所得分組對網路購物與使用因素試題反應之同質性 檢定表
試題編號 Levene Statistic
df1 df2 Sig.
網購01 .172 2 503 .842
網購02 .530 2 503 .589
網購03 1.608 2 503 .201 網購04 2.394 2 503 .092
網購05 .853 2 503 .427
網購06 .533 2 503 .587
網購07 1.290 2 503 .276 網購08 1.936 2 503 .145 網購09 1.634 2 503 .196
網購10 .125 2 503 .883
使用01 3.905 2 503 .021
使用02 .882 2 503 .415
使用03 .140 2 503 .869
使用04 1.530 2 503 .217 使用05 3.557 2 503 .029 使用06 1.831 2 503 .161 使用07 5.007 2 503 .007 使用08 3.504 2 503 .031 使用09 1.783 2 503 .169 使用10 1.079 2 503 .341
NCCU MBA 115
3. 下表為每月所得對於網路購物與使用因素試題反應差異性之結果。由表可見，對於 網路購物因素中的第1與4題所反映出的F值依序為8.613與5.834，已達.05(甚至.01)之 顯著水準。同理，也可看出每月收入在網路使用因素上的第1、4、7、8與10題之F值為 8.571、4.202、3.329、3.368與4.063，亦已達到顯著水準。
所得分組對網路購物與使用因素試題反應之變異數分析
Table4-30所得分組對網路購物與使用因素試題反應之變異數分析表 試題編號 SS df MS F
Sig.
網購01 組間 8.361 2 4.180 8.613 .000**
* 組內 244.131 503 .485
總和 252.492 505
網購02 組間 .223 2 .112 .190 .827 組內 296.032 503 .589
總和 296.255 505
網購03 組間 .625 2 .313 .380 .684 組內 414.025 503 .823
總和 414.650 505
網購04 組間 6.449 2 3.225 5.834 .003**
組內 278.033 503 .553 總和 284.482 505
網購05 組間 2.666 2 1.333 2.120 .121 組內 316.282 503 .629
總和 318.949 505
網購06 組間 .422 2 .211 .296 .744 組內 358.598 503 .713
總和 359.020 505
網購07 組間 .784 2 .392 .899 .408 組內 219.366 503 .436
總和 220.150 505
網購08 組間 .320 2 .160 .290 .749 組內 278.053 503 .553
總和 278.374 505
網購09 組間 2.750 2 1.375 1.496 .225 組內 462.375 503 .919
總和 465.125 505
網購10 組間 .778 2 .389 .685 .505
NCCU MBA 116
組內 285.807 503 .568 總和 286.585 505
使用01 組間 7.954 2 3.977 8.571 .000**
* 組內 233.407 503 .464
總和 241.362 505
使用02 組間 2.878 2 1.439 2.696 .068 組內 268.405 503 .534
總和 271.283 505
使用03 組間 .328 2 .164 .187 .830 組內 441.974 503 .879
總和 442.302 505
使用04 組間 4.790 2 2.395 4.202 .015*
組內 286.649 503 .570 總和 291.439 505
使用05 組間 2.626 2 1.313 2.415 .090 組內 273.524 503 .544
總和 276.150 505
使用06 組間 2.918 2 1.459 2.277 .104 組內 322.347 503 .641
總和 325.265 505
使用07 組間 3.556 2 1.778 3.329 .037*
組內 268.705 503 .534 總和 272.261 505
使用08 組間 3.673 2 1.836 3.368 .035*
組內 274.256 503 .545 總和 277.929 505
使用09 組間 3.264 2 1.632 1.887 .153 組內 434.887 503 .865
總和 438.150 505
使用10 組間 5.149 2 2.574 4.063 .018*
組內 318.756 503 .634 總和 323.905 505
*p<.05, **p<.01,***p<.001
NCCU MBA 117
4. 據此可知，每月收入對網路購物與網路使用因素中的試題反應確有顯著差異。故針 對反應的試題進行事後比較。以網路購物行為第1項試題為例，此試題的反應情形受每 月收入因素影響，以收入在15,001到45,000元為最，其次為收入在15,000元，影響最 小者為收入在45,001元以上者。故得其影響因素程度排列為：15,001到45,000元組
>15,000元以下組>45,001元以上組之結論。其餘各題之事後比較，予以羅列於下表。
所得分組對網路購物與使用因素試題顯著反應再比較分析表
Table4-31所得分組對網路購物與使用因素試題顯著反應再比較分 析表
網購01 15000以下 15001-45000 -.081
45001以上 .307(*)
15001-45000 15000以下 .081
45001以上 .388(*)
45001以上 15000以下 -.307(*)
15001-45000 -.388(*)
網購04 15000以下 15001-45000 -.225(*)
45001以上 .058
15001-45000 15000以下 .225(*)
45001以上 .283(*)
45001以上 15000以下 -.058
15001-45000 -.283(*)
使用01 15000以下 15001-45000 -.235(*)
45001以上 -.279(*)
15001-45000 15000以下 .235(*)
45001以上 -.045
45001以上 15000以下 .279(*)
15001-45000 .045
使用04 15000以下 15001-45000 -.217(*)
45001以上 -.058
15001-45000 15000以下 .217(*)
45001以上 .160
45001以上 15000以下 .058
15001-45000 -.160
使用07 15000以下 15001-45000 -.136
45001以上 -.211
15001-45000 15000以下 .136
NCCU MBA 118
45001以上 -.075
45001以上 15000以下 .211
15001-45000 .075
使用08 15000以下 15001-45000 -.151
45001以上 -.201
15001-45000 15000以下 .151
45001以上 -.050
45001以上 15000以下 .201
15001-45000 .050
使用10 15000以下 15001-45000 -.210(*)
45001以上 -.182
15001-45000 15000以下 .210(*)
45001以上 .028
45001以上 15000以下 .182
15001-45000 -.028
* The mean difference is significant at the .05 level.
