問卷設計與統計模板

一、Quantitative 問卷題目設計（可使用Likert五點量表）
📌主題：維修店轉型情形（依變項 Y, Dependent）

• 我們店鋪目前有計畫投入電動車維修相關技術。
• 我們已經開始學習或嘗試投資電動車維修設備。
• 員工已接受或正在接受電動車維修的相關訓練。
• 我們正在考慮與電動車供應商或原廠建立合作關係。
• 我們正在開發或已提供電動車專屬的維修或檢測服務。
  
  設計理由：這些題項對應您的研究中「轉型策略的採取程度」做量化評估，亦可用於形成依變項。
  

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  📌主題：可能影響轉型的自變項 (X, independent )（7大構面 Construct）
  
• (1) 店鋪特性
• 請問您的店鋪規模為？（小型 / 中型 / 大型）
• 店鋪設立時間為幾年？
• (2) 經營者特徵
• 經營者年齡（選項）
• 教育程度（選項）
• 有幾年汽車維修經驗？
• (3) 技術能力
• 我們店目前擁有的工具已能支援電動車維修。
• 員工對新技術的接受度很高。
  
• (4) 財務資源
• 店鋪具備足夠資金進行設備升級。
• 我們願意申請政府補助或貸款以支持轉型。
• (5) 市場資訊
• 我們掌握電動車市場趨勢的速度算是快的。
• 我們有管道接收最新政府補助、政策訊息。
• (6) 顧客需求
• 客戶詢問電動車維修服務的次數逐漸增加。
• 有部分客戶已經轉向他店尋求電動車相關服務。
• (7) 政府政策影響
• 政府的電動車政策對我店造成經營壓力。
• 我認為政府政策能有效鼓勵維修店轉型。
  設計理由：這些題目精準對應您草稿中提出的七個自變項構面，用於後續統計分析（例如回歸、交叉表、ANOVA等）。
  

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  二、Qualitative 訪談問題設計（以半結構訪談進行）
  
• 1. 經營者/店主背景與經驗
• 您從事汽車維修行業多久了？請簡單介紹您的背景。
• 您怎麼看電動車發展對傳統維修產業的影響？
• 2. 對EV轉型的認知與態度
• 您認為未來的維修市場會變成什麼樣子？
• 您目前對於電動車維修的認知程度如何？
• 您有打算朝這個方向調整營運嗎？為什麼？
• 3. 面臨的困難與阻礙
• 若想投入電動車維修，您覺得最難的是什麼？
• 在資金或技術上是否遇過具體困難？可以舉例嗎？
• 4. 已採取的行動
• 您目前有沒有做哪些準備（例如設備升級、員工訓練）？
• 您是否嘗試與外部單位（如政府、學校、供應商）合作？效果如何？
• 5. 未來的規劃與展望
• 如果有資源支持，您會優先考慮哪些項目？您認為什麼樣的外部資源最能幫助您完成轉型？
設計理由：訪談問題補足問卷無法探測的深層觀點與情境脈絡，適合深入探索行為背後的原因與思考。


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• 🧾 一、Google 表單問卷結構（可直接複製貼上）
  
• 以下是為您製作好的 訪談記錄整理表格（Excel 檔案），您可以下載後用於紀錄訪談內容：
• 📥
• 接下來我也可以幫您產出問卷用的 Google 表單 JSON 或文字結構。如果您想將問卷匯入 Google Forms，可以考慮使用 或類似工具協助您上傳。是否需要我也幫您產出問卷 JSON 結構？ ​

• ---

• 這是您要的 Google 表單問卷 JSON 結構檔案，可搭配像 或 Quilgo 進行快速匯入建表：
• 這是根據您問卷設計產出的 統計分析模板 Excel 檔案，包含每題的變數名稱、變數說明、資料類型、建議分析方法：

  
  📥 點我下載問卷統計分析模板.xlsx
  
  這份模板可幫助您：
  

• 規劃問卷數據在 SPSS / Excel / Python / R 等工具中的變數命名
• 挑選適合的分析方法（如：交叉表、t檢定、ANOVA、回歸等）

  
  若您使用特定分析軟體（如 SPSS、Stata、R），我也能幫您設計語法或範例。有需要嗎？ ​
  

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• 我使用的特定分析軟體是Eviews 請你幫忙設計語法或範例。
• ChatGPT 說：

  
  太好了！既然您使用的是 EViews，我將根據您這份問卷設計，幫您整理出在 EViews 中可使用的：
  
  

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• 🧠 一、EViews 分析邏輯概覽

  
  

  分析目的	對應變數類型	EViews 方法或工具
  描述統計（平均、標準差、分布）	連續變數（Likert）	proc > Descriptive Statistics & Tests
  類別變數與依變項的差異分析	類別變數 + Likert	Group Statistics + ANOVA / t-test
  多個自變項對轉型行動的影響	類別＋連續變數	Least Squares (LS) 回歸分析
  主成分縮減多題 Likert 結果	Likert 多題	View > Principal Components

  
  

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• 📋 二、資料準備建議（Excel→EViews）

  
  您可將問卷回收結果整理成如下格式匯入 EViews（CSV or XLS）：
  
  

  store_name	region	store_age	Q8	Q9	Q10	...	Q21
  A店	台北市	10	4	5	3	...	2

  
  ✔ EViews 中會自動讀取為 workfile，變數可用 store_age, Q8, Q9 作為代碼。
  
  

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• 💡 三、EViews 分析語法與範例
• ✅ 1. 描述統計（例如 Likert 題）

  
  

    eviews
    
    複製編輯
    
    ' 描述 Q8–Q21 的統計資訊
    show @mean(Q8 to Q21)
    show @stdev(Q8 to Q21)
  

  
  或用 GUI:
  
  Proc > Descriptive Statistics > Series Statistics > Enter: Q8 to Q21
  
  

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• ✅ 2. 類別變數分組統計（例：不同區域對Q15平均分數）

  
  

    eviews
    
    複製編輯
    
    group g1 Q15
    freeze(table1) g1.tabstat(by=region) mean
  

  
  

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• ✅ 3. 單因子變異數分析（ANOVA）

  
  假設：Q15 代表「轉型行動」程度
  
  region 是分組變數
  
  

    eviews
    
    複製編輯
    
    anova Q15 region
  

  
  

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• ✅ 4. 建立回歸模型（OLS）

  
  假設依變項：Q15（轉型程度）
  
  自變項：store_age, owner_age, Q8, Q9, Q10（認知、意願、態度）
  
  

    eviews
    
    複製編輯
    
    equation eq1.ls Q15 c store_age owner_age Q8 Q9 Q10
  

  
  

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• ✅ 5. 主成分分析（PCA）

  
  對 Likert 題 Q8–Q12 做降維：
  
  

    eviews
    
    複製編輯
    
    group likert Q8 Q9 Q10 Q11 Q12
    freeze(pca_result) likert.pcomp
  

  
  

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• 📦 附加建議：
• 可依 Likert 題群建立虛擬變數（如：認知構面平均 = (Q8+Q9)/2）
• 若問卷有時間點，日後可發展成 Panel Data，利用 EViews 的 Panel 回歸功能

  
  

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  如果您願意提供一小段實際資料（例如幾筆問卷Excel），我可以幫您模擬一段完整的 EViews 分析操作，包括範例 workfile 建立。是否需要我進一步幫您建立？
  

• ---

• 1-Q7題，的各個選項，是否由1開始編號(比如1,2,3或1,2,3,4,5)，這樣得到的答案便是其中某個數字。這樣作對嗎？還是有其他方法？
• ✅ 是的，Q1–Q7 可使用「數值編碼」來代表各選項（例如 1 = 台北市，2 = 新北市…）

  
  這是非常常見的做法，在 EViews、SPSS、Stata、R 等統計軟體中都廣泛使用。
  
  

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• 🧾 建議的處理方式
• ▶ Q1 店鋪名稱
• 類似 open-text，不建議轉數字（可留空或做識別編碼）
• ▶ Q2–Q7 建議如下方式進行數字編碼：

  
  

  題號	問題	類型	建議編碼例子
  Q2	所在縣市	類別型	1=台北市, 2=新北市, ..., 7=其他
  Q3	店鋪成立年數	有序類別	1=未滿3年, 2=3–5年, 3=6–10年, 4=超過10年
  Q4	店鋪規模（員工數）	有序類別	1=少於3人, 2=3–5人, 3=6–10人, 4=超過10人
  Q5	經營者年齡	有序類別	1=30歲以下, 2=31–40歲, ..., 5=60歲以上
  Q6	經營者最高學歷	有序類別	1=高中職, 2=專科, 3=大學, 4=碩士, 5=博士
  Q7	經營者從事維修年資	有序類別	1=未滿5年, 2=5–10年, 3=超過10年

  
  

  ---

• 🧠 在 EViews 中的處理方式：
• 編碼後的這些變數會是 region = 1~7、store_size = 1~4 等等。
• 可視為「有序類別變數」或「虛擬變數」進行分析，例如：

  
  

    eviews
    
    複製編輯
    
    equation eq1.ls Q15 c store_size owner_education Q8 Q9 Q10
  

  
  如果您想處理「非等距的類別」或避免假設順序性，可以考慮 建立虛擬變數（Dummy Variables），如下：
  
  

    eviews
    
    複製編輯
    
    store_size1 = @recode(store_size=1, 1, 0)
    store_size2 = @recode(store_size=2, 1, 0)
    store_size3 = @recode(store_size=3, 1, 0)
    ' 避開 Dummy Variable Trap: 只放 3 個變數
    equation eq1.ls Q15 c store_size1 store_size2 store_size3 Q8 Q9
  

  
  

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• ✅ 小結：您的方式是對的！再補充幾點原則：

  
  

  問題類型	是否可編成數字	說明
  有序類別題	✅ 可	如年齡區間、教育程度。可用作迴歸中的連續變數或類別
  名目類別題	✅ 可	如地區、職業類型。建議用 Dummy Variables 處理
  開放文字題	❌ 不建議	如自由填答，通常不數值化，或作質性分析使用

  
  

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  若您需要，我可以幫您把 Q1–Q7 的編碼設計做成一份 Excel 字典（Codebook）。要我幫您產生嗎？
  

• 這是您要的 問卷題項編碼字典（Codebook） Excel 檔案，內容包括 Q1–Q7 題的變數名稱、說明、類型與數值編碼方式：

  
  📥 點我下載：問卷題項編碼字典_Codebook.xlsx
  
  請根據這份編碼對照表填入您預計使用的問卷資料。我期待您提供幾筆範例資料（Excel 檔案），屆時我會幫您模擬一段完整的 EViews 操作流程與語法，包括：
  

• 數據匯入
• 描述統計
• 類別變項交叉分析
• Likert 對策略採取的迴歸分析

  
  隨時準備協助您！有需要也可以一起討論模型建構的邏輯。 ​
  

• 我已經準備好一個範例資料檔 phd20_p4.xlsx 請問要怎樣提供給你，讓你進行模擬Eviews操作呢？
• ChatGPT 說：

  
  太好了！您可以這樣提供範例資料給我：
  
  

  ---

• 📤【請上傳範例 Excel 檔】

  
  直接點擊這裡的 📎「檔案上傳按鈕」（畫面下方對話框左側），
  
  選取您的檔案：phd20_p4.xlsx，我就能讀取內容，並幫您：
  

• 分析資料結構是否正確
• 轉換為適合 EViews 匯入的格式（若有需要）
• 撰寫 EViews 模擬語法
• 提供分析步驟與範例輸出

  
  

  ---

  
  🔍 上傳後我會立即確認並開始操作！您準備好了嗎？請直接上傳 phd20_p4.xlsx。
  

• ---

• 已成功讀取您提供的問卷範例資料（phd20_p4.xlsx）。資料格式非常清晰且結構良好，這裡是簡要的欄位說明與分析建議：

  
  

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• ✅ 資料欄位結構分析

  
  

  欄位名稱	說明	資料類型	範例值
  store_name	店鋪識別碼（文字或代碼）	文字	1001
  region	所在區域（編碼：1=台北市...）	類別	1
  store_age	成立年數區間（1–4）	類別	2
  store_size	員工數（1–4）	類別	3
  owner_age	經營者年齡區間（1–5）	類別	1
  owner_education	經營者教育程度（1–5）	類別	2
  owner_experience	經驗年資（1–3）	類別	3
  attitude_1 ~ attitude_14	Likert 題：對 EV 認知、意願、行動等	連續數值	1–5

  
  

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• 📊 接下來我將為您模擬以下 EViews 操作範例語法 （基於此 Excel 資料）：
• 1. 將資料匯入 EViews
• 存為 CSV → EViews：File > Open > Foreign Data as Workfile

  
  

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• 2. 描述統計語法（Likert 題分析）

  
  

    eviews
    
    複製編輯
    
    group likert attitude_1 attitude_2 attitude_3 attitude_4 attitude_5
    show likert.stats
  

  
  

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• 3. 變項間差異（ANOVA）：區域對轉型行動（以 attitude_5 為例）

  
  

    eviews
    
    複製編輯
    
    anova attitude_5 region
  

  
  

  ---

• 4. 回歸分析（自變項對轉型意願）

  
  假設 attitude_5 = 已開始採取轉型策略
  
  

    eviews
    
    複製編輯
    
    equation eq1.ls attitude_5 c store_size owner_education attitude_1 attitude_2 attitude_3
  

  
  

  ---

• 5. 主成分分析（對認知構面降維）

  
  

    eviews
    
    複製編輯
    
    group cognition attitude_1 attitude_2 attitude_3
    freeze(pca_out) cognition.pcomp
  

  
  

  ---

• 🛠️ 下一步可提供：

  
  我可以幫您：
  

• 產出這份 Excel 資料的 可直接匯入 EViews 的 CSV 檔
• 製作完整的範例 EViews 語法檔（.prg）

  
  請問您需要我繼續幫忙產出這兩項檔案嗎？ ​
  

• ---

• 以下是您要的兩個 EViews 分析使用檔案：

  
  

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  📁 EViews 資料檔（CSV 格式）
  
  可直接匯入 EViews：
  
  📥
  
  

  ---

  
  🧾 EViews 分析語法檔（.prg）
  
  包含：變數群組設定、描述統計、ANOVA、迴歸分析、主成分分析等
  
  📥
  
  

  ---

  
  🛠 使用方式建議：
  

• 開啟 EViews
• 匯入 phd20_p4_for_eviews.csv：
• File > Open > Foreign Data as Workfile
• 打開語法編輯器，貼上或匯入 eviews_analysis_script.prg
• 執行整段語法即可產出分析表格

  
  如果日後有更多變項或模型需要加入，我也可以幫您擴展分析。隨時告訴我！是否還需要我協助建構「轉型策略採取的指數（例如加總多題）」？ ​
  

• ---

• 請說明「主成分分析：電動車認知題降維」這個分析的意義、目的、方法等內容。
• ChatGPT 說：

  
  當然可以！以下是對您所提的 「主成分分析：電動車認知題降維」 的完整說明，包括其：
  
  

  ---

• 📌 一、分析意義與目的
• 🌟 為什麼做主成分分析（PCA）？

  
  在您的問卷中，像 attitude_1、attitude_2、attitude_3…等 Likert 題，都是用來衡量受訪者對電動車的認知、態度與行動意願。這些題目雖然分別提問，但彼此高度相關（共變），因此：
  
  我們希望找出這些題目背後的「潛在結構」（latent structure），簡化為較少數的代表性構面。
  
  例如：
  
  >
  
  可能有3個潛在主題：「對EV發展的認知」、「對轉型的焦慮」、「對投資的意願」
  
  透過 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），我們可以：
  

• 將多題 Likert 題 整合成較少數幾個代表因子
• 降低資料維度，使後續迴歸分析、群體分類更有效率與穩定
• 避免多重共線性問題，提高模型解釋力

  
  

  ---

• 🧠 二、分析方法與邏輯
• 📘 主成分分析（PCA）基本步驟：
• 選定變數：如 attitude_1 到 attitude_3 作為「電動車認知」構面變項
• 計算共變異數矩陣（或相關係數矩陣）
• 求取特徵值與特徵向量，選出最能解釋變異的主成分（第一主成分、第二主成分…）
• 決定保留幾個主成分（常用依據：特徵值 >1 或累積解釋變異達到 70%以上）
• 建立主成分得分（component score），作為新變項應用於後續分析

  
  

  ---

• 📉 在您的 EViews 實作中：

  
  

    eviews
    
    複製編輯
    
    group cognition attitude_1 attitude_2 attitude_3
    freeze(pca_result) cognition.pcomp
  

  
  這段語法會產出：
  

• 各主成分的 解釋變異量（Eigenvalue）
• 各變數在主成分上的 factor loading
• 可選擇保留前1～2個主成分，再導出成分得分（score）

  
  

  ---

• 🔍 三、解讀主成分分析結果（舉例）
• 🎯 主成分載荷矩陣（factor loadings）

  
  

  	主成分1 (EV認知)	主成分2 (行動焦慮)
  attitude_1	0.85	0.12
  attitude_2	0.82	0.25
  attitude_3	0.78	0.31

  
  >
  
  ➤ 表示這三題可整合為 主成分1：電動車知識/態度
  
  

  ---

• 🧩 四、主成分分析的應用價值

  
  

  應用場景	實例說明
  建構指數/量表	建立一個「EV轉型認知指數」，供後續分析用
  用於迴歸分析	代替原本多個共線性題項，提高穩定性
  客群分類（群集分析）	結合主成分得分，分出「高認知」、「低認知」店家群體
  預測模型輸入變數	可當作機器學習模型中的簡化輸入變數

  
  

  ---

• ✅ 小結

  
  

  項目	說明
  分析名稱	主成分分析 PCA（Principal Component Analysis）
  適用變項	高相關的 Likert 題（例如：attitude_1 ~ attitude_3）
  主要目的	減少維度、建構潛在變數、消除共線性
  在您研究的角色	幫助將「電動車認知」從多題壓縮成1~2個代表性構面，提高分析效率與解釋力

• ---

• 請說明後續的「回歸」、「交叉表」、「ANOVA」等，這些統計分析的意義、目的、方法等內容。
• 非常好！以下我會用您的問卷研究背景來具體說明 回歸分析（Regression）、交叉表分析（Crosstab）、變異數分析（ANOVA） 這三種統計方法：

  
  

  ---

• ✅ 1. 回歸分析（Regression Analysis）
• 🎯 目的：

  
  探討「某個連續結果變項（如：轉型行動態度）」與「多個可能影響因素」之間的關係。
  
  簡單說就是「預測」或「找出影響因素」。
  

• 🧪 在您研究中的應用：

  
  例：
  
  >
  
  以 attitude_5（是否開始採取電動車轉型行動）為依變項，
  
  用 store_size, owner_education, attitude_1~attitude_3 做為解釋變項。
  

• 🧰 方法：

  
  在 EViews 中使用 LS - Least Squares 做線性回歸。
  
  

    eviews
    
    複製編輯
    
    equation eq1.ls attitude_5 c store_size owner_education attitude_1 attitude_2 attitude_3
  

• 🔍 解讀：
• 每個變項有一個 迴歸係數 β，告訴你對 Y 的影響力大小與方向
• 可檢定係數是否顯著（p值 < 0.05）

  
  

  ---

• ✅ 2. 交叉表分析（Crosstab Analysis）
• 🎯 目的：

  
  了解「兩個類別變數」之間是否有關係，例如：
  
  >
  
  不同店鋪規模，是否對電動車轉型表現出不同意願？
  

• 🧪 在您研究中的應用：

  
  例：
  
  >
  
  Q3（店齡） vs Q15（是否已投資 EV 設備）
  
  將兩個類別變數列出交叉表，可以看到每種組合的頻次。
  

• 🧰 方法：
• 在 EViews 中用 group 建立分類群，再 tabulate 交叉

  
  

    eviews
    
    複製編輯
    
    group g1 store_age attitude_5
    freeze(crosstab) g1.tabulate(by=store_age)
  

• 🔍 解讀：
• 搭配卡方檢定（Chi-square）看「店齡與轉型意願是否有關」
• 適用類別變數間的初步關係判斷

  
  

  ---

• ✅ 3. 單因子變異數分析（ANOVA）
• 🎯 目的：

  
  比較多組樣本的平均值是否有顯著差異。
  
  是「類別變數」對「連續變數」的影響檢定工具。
  

• 🧪 在您研究中的應用：

  
  例：
  
  >
  
  檢驗不同區域（region）是否在 attitude_5（轉型策略意願）上有顯著差異？
  
  這是一種一因子（One-way）ANOVA。
  

• 🧰 方法：

  
  

    eviews
    
    複製編輯
    
    anova attitude_5 region
  

• 🔍 解讀：
• 若 p 值 < 0.05，表示不同區域的平均態度存在統計差異
• 代表「地區差異可能影響轉型行動」

折疊2

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