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user: 4. 统计分析 4.1. 描述性统计分析 针对第一大因素立体绿化设计： 1) 在指标设计实施 X 1 中，受访者较认同 X 14 “防水/防根措施”，其均值为4.58，表示受访者认同程度颇高；其次则是 X 13 “结构安全”与 X 16 “后续维护管理”，均值分别为4.56、4.47。 2) 在指标植栽绿化设计 X 2 中， X 27 “您认为台面(阳台、窗台、平台)植栽绿化设计，应采用‘盆栽式’植栽设计吗”之被认可度较高3.78。 3) 在指标广义绿化设计 X 3 中， X 32 “您认为广义的立体绿化设计，应评估‘高反射性材料’吗”之被认可度大大高于其他变量，均值为4.19，而其余各项均值皆在4以下。 4) 在指标建筑物类别 X 4 中，只有 X 46 “您认为立体绿化设计之实施对象，应包含‘工厂/仓库’吗”之样本均值在4以下，表明受访者不太重视针对工厂/仓库实行绿化设计，而 X 43 “您认为立体绿化设计之实施对象，应包含‘公共/公有建筑’吗”样本均值为4.43，被认可度较高，表明受访者对于公共/公有建筑进行立体绿化设计有较高的认同性。 5) 整体而言，在植栽绿化设计 X 2 及广义绿化设计 X 3 这两个因素中，各指标的标准差皆明显偏高，多在0.8以上，表明受访者之答案存在较大差异，亦表示受访者认同之一致性偏低，而在设计实施 X 1 及建筑物类别 X 4 这两个因素中，标准差较低，表示受访者认同程度较为一致。 针对第二大因素立体绿化政策推动方式： 1) 在指标基本法令 Y 1 中，变量 Y 12 “您认为立体绿化政策应从城市设计相关法令推动吗(如：城市设计审议原则)”之认可度最高。这表明，若未来以城市设计规范手法进行法令推动，民众是可以接受的，此可作为未来绿化政策法令推动之参考。 2) 在指标配套政策 Y 2 中，以变量 Y 24 “您认为推动立体绿化，除基本法令外应搭配‘税赋减免’措施吗”被认可度较高，样本均值为3.99；整体来说，各项样本均值除变量 Y 21 外，其余样本均值差异不大，但因标准差都在0.8以上，表示受访者之认同一致性偏低。 3) 在指标倡导方式 Y 3 中，以 Y 32 “您认为立体绿化倡导推动，应包括‘示范点设置’吗”被认可度最高；其他变量之样本均值皆在4以上，显示受访者对于项内立体绿化倡导方式皆有较高之认可度。 针对第三大因素立体绿化政策执行方式： 1) 在指标执行单位 Z 1 中，以 Z 12 “您认为立体绿化政策实施，应由‘地方政府’执行吗”受访者认可度较高，样本均值为4.16分，其余样本均值皆未满4，且标准偏差明显偏高，表示受访者填答过程存在差异性，认同程度较不一致。 2) 在指标执行对象 Z 2 中，区域范围中以 Z 21 “您认为立体绿化政策执行范围，应优先从‘城市热岛效应显著地区’吗”之均值4.31为最高；基地范围中以“您认为立体绿化政策之执行范围，应优先从‘公共/公有建筑’开始吗”之均值4.36为最高；实施规模中则以 Z 23 “您认为立体绿化执行规模，应同时考虑‘新建建筑物’建筑基地面积及总楼地板面积吗”之均值4.01为最高；而绿化面积比例又以 Z 24 “您认为‘新建建筑物’实施立体绿化设计，绿化面积最小应达到建筑物上可利用面积20%吗”之均值3.91为最高。 3) 在指标计算项目 中，则以 Z 31 “您认为‘屋顶绿化’应纳入立体绿化设计的绿化面积计算吗”之均值4.22为最高。 4) 整体而言，受访者较认同通过地方政府进行立体绿化政策实施，且可优先从公共/公有建筑物及城市热岛效应显著地区进行政策执行；执行对象针对新建筑物时应同时将建筑基地面积及总楼地板面积纳入执行规模考虑，且立体绿化设计面积达到20%为受访者可接受之比例；在绿化项目中，又以屋顶绿化纳入绿化面积之被认可度最高，其结果可作为未来政策实施对象之参考。 4.2. 信度分析 本研究借助Cronbach的 α 系数值，衡量同一指标下各变量间之一致性。信度分析结果如表1所示。本研究各衡量因素仅以指标 “植栽绿化设计”与 Z 1 “执行单位”之 α 系数较为偏低，分别为0.686及0.695，其余指标则皆在0.7以上；整体因素之信度也都大于0.7以上，有的甚至超过0.9。因此可以认为，本研究中问卷评估之信度是可接受的，且部分是良好的。这说明本研究之问卷具有相当高的一致性及稳定性。 Table 1 Cronbach’s coefficient value of overall factors and specific indicator 因素 α 系数值 指标 α 系数值 标准化 α 系数值 立体绿化设计 0.812 设计实施 0.779 0.789 植栽绿化设计 0.686 0.687 广义绿化设计 0.723 0.727 建筑物类别 0.816 0.821 立体绿化政策推动方式 0.830 基本法令 0.749 0.756 配套政策 0.739 0.744 倡导方式 0.814 0.817 立体绿化政策执行方式 0.903 执行单位 0.695 0.698 执行对象 0.881 0.882 计算项目 0.854 0.854 表1. 整体因素与具体指标之Cronbach’s α 系数值 4.3. 效度分析 针对整体因素与企业、政府与学院、一般民众三个群体之变量分析结果如表2所示，因素 X “立体绿化设计”同构型检验结果显著，表示违反变量同构型假设；其 F 值为2.660，已达到显著性水平，因此表示至少有两组样本均值之间存在显著性差异。经T3法事后检验分析，一般民众与企业界群体间确实存在差异，显示一般民众受访者对于因素 X 的认同程度较企业界高。 在因素 Y “立体绿化政策推动方式”中，其同构型检验未达到显著性水平( p = 0.886 )，表示未违反变量同构型假设，加上 F 值已达到显著性水平，表示在因素Y中至少有两组样本均值间存在差异，经由Scheffe法及T3法事后检验，其结果皆显示政府学院与企业界群体确实存在差异，且政府及学术单位之受访者对于因素Y的认同程度较高于企业界。 在因素Z“立体绿化政策执行方式”中，同构型检验未达到显著性水平( p = 0.942 )，表示未违反同构型假设，其变量检验F值1.274也未达显著性水平( p = 0.283 )，表示群组间未存在明显差异，即各受访问群组对于因素Z之认同程度较为一致。 整体分析结果显示，不同群组之受访者在因素X、Y中存在较明显之差异性，表示受访者对于立体绿化设计、立体绿化政策推动方式之认同程度比较不一致；而对于因素Z立体绿化政策执行方式，则相互之间的看法比较一致。 4.4. 整体因素之相关分析 三大因素之间的相关分析结果如表3所示。各因素间之相关系数皆大于0.01，表示不同因素之间呈现出显著的正相关；而相关系数分别都在0.7以下，则表示关联程度适中。这直接支持验证了第四章所设立之 H 1 至 H 3 四个假说。为验证立体绿化政策推动方式Y与立体绿化政策执行方式Z其总和是否会产生综合效用，故将因素Y、Z合并后与因素立体绿化设计X进行相关性分析。如表3所示，因素Y、Z合并后相关系数为0.642 ** ，高于Y、Z各自单独之相关系数0.639 ** 、0.522 ** 。因此，政策推动与政策执行综合会产生综合效用，其政策执行成效会提高。 Table 2 Variable analysis results for different groups and global construct 指标 受访群体 人数 样本均值 标准差 同质性检验 ANOVA 事后检验 Levene p值 F值 p值 Scheffe Dunnett’s T3 立体绿化设计 企业 46 4.43 0.477 4.125 0.018 ** 2.660 0.074 * - 民众 > 企业 * 政学 35 4.61 0.498 民众 48 4.62 0.338 总和 129 4.55 0.442 立体绿化政策推动方式 企业 46 3.96 0.43 0.122 0.886 3.539 0.032 ** 政学 > 企业 ** 政学 > 企业 ** 政学 35 4.21 0.45 民众 48 4.11 0.41 总和 129 4.08 0.44 立体绿化政策执行方式 企业 46 3.93 0.41 0.043 0.942 1.274 0.283 - - 政学 35 4.08 0.45 民众 48 3.96 0.43 总和 129 3.98 0.43 表2. 不同受访问群组与整体架构之变量分析结果 注：1) * p < 0.1； ** p < 0.05； *** p < 0.01；2) 事后检验： * 在0.1水平上的平均差异很显著； ** 在0.05水平上的平均差异很显著； *** 在0.01水平上的平均差异很显著。 进一步将立体绿化政策推动方式与立体绿化政策执行方式两因素作为自变量，而立体绿化设计因素作为应变量，建立回归方程，以便了解在推广机制调研中各因素之权重几何。其回归分析如表4所示。 如表4所示，其自变量之回归系数皆达到0.01以上之显著性水平；立体绿化政策推动方式每增加一个单位，立体绿化政策执行成效就增加0.516个单位；立体绿化政策执行方式每增加一个单位，立体绿化政策执行成效就增加0.192单位；其标准化回归模式及未标准化回归模式分别为： Z = 0.516 X + 0.192 Y ，           Z = 0.522 X + 0.197 Y + 1.635 整体而言，立体绿化设计、立体绿化政策推动方式与立体绿化政策执行方式各因素间皆具有正向显著相关，而建筑空间立体绿化政策推广机制调研中采政策推动方式与政策执行方式综合调研，即可发挥综合效用，且综合变量之相关系数为0.642时，政策推动方式解释力约为0.522，政策执行方式解释力约为0.197。这些相关系数，都可作为未来政府或相关单位决策之参考。