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多變量分析簡報大綱(二)

計算 1-1. 表單位置 1-2. 內容設定 1-3. 產生結果 信度分析 2-1. 表單位置 2-2. 內容設定 2-3. 輸出結果. 迴歸分析 3-1. 表單位置 3-2. 內容設定 3-3-1. 強迫進入法輸出 3-3-2. 逐步迴歸法輸出 3-3-3. 迴歸分析摘要表 附錄. 多變量分析簡報大綱(二). 因素 名稱. 問項內容. 轉軸平方負荷量. 因素 平均數. Cronbach ’ s α. 特徵值. 解釋 變異量. 產品 更新 功能. 提供會員特惠價的最新資訊. 3.718. 18.588. 5.6033. 0.8702.

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多變量分析簡報大綱(二)

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Presentation Transcript

  1. 計算1-1.表單位置1-2.內容設定1-3.產生結果 信度分析2-1.表單位置2-2.內容設定2-3.輸出結果 迴歸分析3-1. 表單位置3-2. 內容設定3-3-1.強迫進入法輸出3-3-2.逐步迴歸法輸出3-3-3.迴歸分析摘要表 附錄 多變量分析簡報大綱(二)

  2. 因素 名稱 問項內容 轉軸平方負荷量 因素 平均數 Cronbach’s α 特徵值 解釋 變異量 產品 更新 功能 提供會員特惠價的最新資訊 3.718 18.588 5.6033 0.8702 透過線上資料庫提供最新飯店資訊、旅遊情報等服務 常公告該網站最新動態 提供國內旅遊套裝產品 提供與其他網路旅行社相連結 提供各項優惠與訂房促銷資訊 提供與其他相關訂房網站連結 溝通 附加 功能 提供與客戶雙向互動管道（如 Q&A..） 3.484 17.418 5.5808 0.8258 提供客戶意見調查功能（如 意見信箱、問卷..） 提供比市面上更便宜的價格 提供網路訂房價格比較功能 保證隱私、交易安全 提供多種付款方式（如 現金、轉帳、信用卡..） 網站 資訊 提供 功能 提供網站功能導覽說明 3.144 15.720 5.7185 0.7679 提供各飯店介紹（如 客房、餐飲、附屬設施、地圖..） 提供訂房作業流程與注意事項 提供線上購買旅遊相關產品（如 .租車、保險、訂票..） 提供快速檢索搜尋飯店相關資訊 會員自助功能 提供申請成為網站會員的功能 1.439 7.193 5.2361 0.5655 提供交易資料查詢、更改 總解釋變異量 58.919% 第一部份 以『計算』產生新變數 網路線上訂房使用者之期望服務因素分析表 • 範例：產生樣本在各期望因素平均數

  3. ◎執行步驟 轉換 ＞計算 1-1. 『計算』表單位置

  4. 1-2. 『計算』內容設定 1. 2. 3. 執行步驟： 1.輸入新變數名稱2.輸入數值運算式3.按【確定】鈕產生新變數 ※範例說明：欲產生因素平均數，則將因素分析萃取出之各因素對應題號加總求其平均（例如，因素分析結果歸於「因素一」有18、13、14、11、12、17和10七題）。

  5. 1-3. 『計算』產生結果 計算結果：在原始資料末端增加一項新變數；此處為反覆計算四個因素平均數之結果。

  6. 因素 名稱 問項內容 轉軸平方負荷量 因素 平均數 Cronbach’s α 特徵值 解釋 變異量 產品 更新 功能 提供會員特惠價的最新資訊 3.718 18.588 5.6033 0.8702 透過線上資料庫提供最新飯店資訊、旅遊情報等服務 常公告該網站最新動態 提供國內旅遊套裝產品 提供與其他網路旅行社相連結 提供各項優惠與訂房促銷資訊 提供與其他相關訂房網站連結 溝通 附加 功能 提供與客戶雙向互動管道（如 Q&A..） 3.484 17.418 5.5808 0.8258 提供客戶意見調查功能（如 意見信箱、問卷..） 提供比市面上更便宜的價格 提供網路訂房價格比較功能 保證隱私、交易安全 提供多種付款方式（如 現金、轉帳、信用卡..） 網站 資訊 提供 功能 提供網站功能導覽說明 3.144 15.720 5.7185 0.7679 提供各飯店介紹（如 客房、餐飲、附屬設施、地圖..） 提供訂房作業流程與注意事項 提供線上購買旅遊相關產品（如 .租車、保險、訂票..） 提供快速檢索搜尋飯店相關資訊 會員自助功能 提供申請成為網站會員的功能 1.439 7.193 5.2361 0.5655 提供交易資料查詢、更改 總解釋變異量 58.919% 將新變數(即各樣本在各因素構面之得分)作加總平均(即各因素構面整體平均得分)

  7. 因素 名稱 問項內容 轉軸平方負荷量 因素 平均數 Cronbach’s α 特徵值 解釋 變異量 產品 更新 功能 提供會員特惠價的最新資訊 3.718 18.588 5.6033 0.8702 透過線上資料庫提供最新飯店資訊、旅遊情報等服務 說明：Cronbach’s α係數為考驗量表內部一致性或穩定性的一種指標，可藉以瞭解量表的可靠程度；本例需將問項依因素分析結果分成四組，再分別求其α值。 常公告該網站最新動態 提供國內旅遊套裝產品 提供與其他網路旅行社相連結 提供各項優惠與訂房促銷資訊 提供與其他相關訂房網站連結 溝通 附加 功能 提供與客戶雙向互動管道（如 Q&A..） 3.484 17.418 5.5808 0.8258 提供客戶意見調查功能（如 意見信箱、問卷..） 提供比市面上更便宜的價格 提供網路訂房價格比較功能 保證隱私、交易安全 提供多種付款方式（如 現金、轉帳、信用卡..） 網站 資訊 提供 功能 提供網站功能導覽說明 3.144 15.720 5.7185 0.7679 提供各飯店介紹（如 客房、餐飲、附屬設施、地圖..） 提供訂房作業流程與注意事項 提供線上購買旅遊相關產品（如 .租車、保險、訂票..） 提供快速檢索搜尋飯店相關資訊 會員自助功能 提供申請成為網站會員的功能 1.439 7.193 5.2361 0.5655 提供交易資料查詢、更改 總解釋變異量 58.919% 第二部分 信度分析 • 範例：求各期望因素構面之信度

  8. ◎執行步驟 分析＞量尺法＞信度分析 2-1. 『信度分析』表單位置

  9. 2-2. 『信度分析』內容設定 4. 執行步驟： 1.選擇分析模式2.選擇分析變數項目3.依需要選擇【統計量】4.按【確定】鈕 2. 1. 3. ※範例說明：本例使用Alpha模式，將「因素一」的18、13、14、11、12、17和10題選入分析項目，將可得到「因素一」的α係數。而統計量之選擇完全視使用者需要決定。

  10. 0.8702為因素一之Cronbach’s α係數 0.8258為因素二之Cronbach’s α係數 0.7679為因素三之Cronbach’s α係數 0.5655為因素四之Cronbach’s α係數 2-3. 『信度分析』輸出結果(1)分別計算四個因素構面之信度，且不選取任何統計量時所得之輸出結果如下所示： R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Reliability Coefficients N of Cases = 233.0 N of Items = 7 Alpha = .8702 R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Reliability Coefficients N of Cases = 233.0 N of Items = 6 Alpha = .8258 R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Reliability Coefficients N of Cases = 233.0 N of Items = 5 Alpha = .7679 R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Reliability Coefficients N of Cases = 233.0 N of Items = 2 Alpha = .5655

  11. 此處為信度分析之統計量設定表單 此處為之前計算因素平均數之結果 項目與總量表的統計數摘要。例如：若分析不納入第18題時α值會由0.8702變為0.8507。 ★ 信度係數為0.8702 標準化信度係數：考慮題目變異量不相等所造成的影響，經校正後之係數。 2-3. 『信度分析』輸出結果(2)-含統計量

  12. 第三部分 迴歸分析 • 範例：探討「各知覺因素構面」對「網路訂房服務整體表現滿意度」之預測能力。 • 將「知覺」作因素分析得到三個因素構面，再以其因素分數作為預測變項(Xi)以預測總體滿意度(Y)的分數。 • 因此迴歸方程式可表示如下：Y (滿意度) ＝b1X1(互動實惠) ＋b2X2 (產品聚合) ＋b3X3 (交易附屬) ＋a (常數項)

  13. ◎執行步驟 分析＞迴歸方法＞線性 3-1. 『迴歸』表單位置

  14. 3-2. 『迴歸』內容設定 執行步驟： 1.選擇依變數(Y)2.選擇自變數(X)3.選擇迴歸方法4.依需求作細部設定5.按【確定】鈕 1. 5. 2. 3. 4.

  15. 全部變項被選入 因資料型態的關係使得R2不高 整體模式具顯著性 兩者皆為迴歸模式之係數 所有項目皆達顯著 3-3-1. 『迴歸』輸出結果(強迫進入變數法) 選入/刪除的變數顯示被選入與刪除的變數，以及自變項列表 模式摘要顯示自變項對依變項的整體解釋能力 變異數分析檢驗整體迴歸模式的顯著性 係數個別變項B、Beta及顯著性檢驗

  16. 3-3-2. 『迴歸』輸出結果(逐步迴歸分析法) 說明：◎此法會依【選項】設定之步進條件逐步選入最佳的變數。◎本例中「因素一」被選入後由最末表『排除的變數』能看出其他因素仍具顯著性，可知會有下一階段模式，重複進行直到沒有顯著的自變數可選入為止。◎模式選入順序 為「因素一」 、「因素三」 與「因素二」因為所有變項最後均被選入，所以結果與強迫進入法一致。

  17. 3-3-3.知覺變項對整體表現滿意度迴歸分析表 註：1. * * 表示P＜0.01； 2. 調整後R2＝0.294 ※通常「迴歸係數」與「標準化迴歸係數」只列出一組

  18. 附錄 • 因素分析a.知覺問項因素分析摘要表因素項目負荷量、特徵值、解釋變異量、平均數和信度b.知覺問項因素分析成分矩陣因素負荷量從哪裡看出？轉軸後成分矩陣與原始矩陣的關係？c.知覺問項因素分析之項目共同性共同性為何？從何而來？ • 迴歸分析d.spss軟體中的五種迴歸模式強迫進入法、刪除法、向前法、向後法與逐步迴歸分析法簡介。

  19. a.知覺問項因素分析摘要表

  20. b.知覺問項因素分析成分矩陣 轉軸後「因素負荷量」，愈高表示變項在該因素愈重要。 成分轉換矩陣用以計算各項目因素負荷量以及說明轉軸的方向角度。以第17題為例，轉軸後之負荷量為0.769.769＝.762*.646+(-.218)*(-.538)+.295*.542

  21. c.知覺問項因素分析之項目共同性 共同性顯示各項目的變異量能被共同因素(即所有萃取之因素)解釋的比例。愈高表示該變項與其他變項可測量的共同性質愈多。 成分矩陣構成各因素的項目內容比重，未經轉軸之原始負荷量。此外，變項之負荷量平方後加總即為共同性。以第17題為例：.714＝.7622+(-218)2+.2952

  22. 1.向前法(順向進入法)預測變項的選取順序以具有最大預測力且達顯著水準的變項先被選入，然後依序直到所有達顯著的預測變項均納入方程式中。 1.強迫進入法在某一顯著水準下，將所有對於依變項具有解釋力的預測變項納入迴歸方程式，不考慮預測變項間的關係，計算所有變項的迴歸係數。 2.向後法(反向淘汰法)與向前法相反的程序，所有的預測變項先同時納入迴歸方程式中計算，然後逐步將未達顯著水準的預測變項由最弱的開始排除，直到所有未達顯著的變項被淘汰完為止。 2.刪除法(強制淘汰法)與強迫進入法相反，原理為在某顯著水準下，將所有對於依變項沒有解釋能力的預測變項，不考慮預測變項間的關係一次全部排除在迴歸方程式外，再計算所有保留在方程式中的預測變項之迴歸係數。 3.逐步迴歸分析法綜合向前法與向後法，先依向前法逐步納入最具預測能力的預測變項，但每納入一個預測變項便利用向後法檢驗在方程式中的所有變項，任何未達顯著的變項將被淘汰，依此原則交叉進行檢測。 d.說明：多元(複)迴歸分析依納入模式的組合方式可分為同時法與逐步法，一般探索性研究可採逐步法，而同時法則可確保重要變項不會因選取規則被剔除在外。 同時分析法 所有的預測變項同時納入迴歸方程式中對依變項進行估計。 逐步分析法 所有預測變項非同時被選入進行預測，而是依據解釋力的大小逐步檢視每一個預測變項的影響。

  23. 單元結尾 本單元結束……

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