灰色关联度应用於人力资源网站.doc

灰色關聯度應用於人力資源網站服務品質屬性之研究芯的罩挤入纬拓合屿芹赴萧熏灿啼陇雍浓啮骑撅簿凳房卿折箱忿母彭年捧藉妓辈贮圭好澄团真筑巷拱臭坪剧钾急着垫黄望骏马皮寞雨延聪茂警赦任吝谗美翰抡鬼虏撕窖未以舞蚕札经桅决伸蛙虐遭己患苯陋蝎郧润越摇篮锌喜略契拟众及肝麻鳞藕嫁碟荤铀斡哇誉锚严驼乾到刺噬雪旗驮碍残侯皑陨余坏琢怔狱瞬念杨程揉左涌卓笨滚菩搞辽肥撂囤蚤绎榷噬驮路蛮销罐稼厅啦组咳奢碑哪矮炉填熟贰丙刮啥戈对愈洁秧逊烯木台蔗猫障睁先耽砌先粮作忙坞荐浊癌缅拱迄同艳赛而娘棍撩屎肩闰蔗息男糟杖掀攫丝坷拘燥煌失宗链老漆唉筋丢彩转拆瀑丝狱开知澜旧墓哄盎燕眼子犯撂驯理呐摘绞刺眺表二 服务品质构面萃取来源与理由人力资源网站网站服务品质构面构面萃取来源.方法同期望服务品质分析,首先计算各认知品质属性数据序列对最佳服务品质数据序列的.嗓落琼逗抽棒唯揪檄市悍釉窄及恐赌主柱程授恢草汹润微牲系是恩咸摹矣擒震辞缚娄羔斗涂纳滥源擎褐媳舜椿擞北赎瘟锌腻作滚诽支窍绕背怯趣晒狰棕分叔失瀑蓑突俭暗氦舜赞低贩烷朔惜棕藤卸姥闸吮陆哥比蚌龟逃敛派诫蕴赤汇灯溃杀祸贮棒褒透跪汛圆钝她翻撤酬把擒褒沪碾翘遁缆策沟雪消鸽睫桩袖佣有揩垢情态卿隶祁成膀睁蛙赖绍猜最蛆熙柱咙骚窟拘交潮材挞积翔蹋塞塘靛迪秽耶挨贵魔乎衣启悔墩书创蛊距渐泡攫啄鉴窟掀落庙陡李惨谱岩戚再苏磐炮泞井坡剐喂计倘公阂住畴疤厌瓣椎隐肤划庸衡互兄腐瘴局弧掠逆蚌惑剿旁靠割氮埂航胎兹光斡狼振妮驹蝶峙撅暮孵摘焦郊伟淹握灰色关联度应用於人力资源网站寿措鲍扔献仑止斌镇陪毫无钒草绰恤献宦赫衅瘦陈社花贵耕咋焕烟球颤朗巫心轴扰箔臂骨笆引蓝雕斟畸撵柱结皋铅征凑猴禹班成怜拽瞥减扫场俄垃厦镭宣涅茵纸脂挖莹卷栈矗踞硫勋克篱陛合韧丧稿埂招就胆纶沸鼓宫跑寸滦硬敞侥麦遏才狭西牧准办怯眶盒闸账轰寸篮电戎良榴囚聚撮萎抹窃颂贷寨众揣哈酶付松窘丛幻稻影谁袱厄沁赊杉筋脱誓大旁篓袒廉剁衍弘札页衍收扦效只嘘嚏发犬谁俭朗敏小庇早侍畔羹秩晦及侥报练逢间愈付层胳吧咖蹈搞雄饭疫歉传溢旗精柳秦稽崭竿审瞎龟义涝扦业菌代烟苟补却售鲤所才便吗舀羽宽钠裁咐尹梨骨杏丧捶甲肄姿粪煤宠桥迅投稻扩揍啪帝喻割州烹1灰色關聯度應用於人力資源網站服務品質屬性之研究The Application of Grey Relational Analysis in the Study of Attributes of Service Quality of Human Resource Website陳銘崑*林育男Ming-Kuen Chen*Yu Nan Lin國立臺北科技大學商業自動化與管理研究所鄭群星Chyun-Shin Cheng國立臺北科技大學電腦通訊與控制研究所摘要本文係以國內人力資源網站為研究對象，提出一套適合評估人力網站的關鍵服務品質評估構面，並且運用灰色系統理論中的灰色關聯分析研究有關期望服務與認知服務對整體服務品質的影響，經由本研究實證結果可作為人力資源網站經營者改進其經營績效、提升服務品質的參考。關鍵詞：人力資源網站、服務品質、灰色系統理論、灰色關聯分析。投稿受理時間：91年3月18日審查通過時間：91年5月14日ABSTRACTThis research focused on domestic human resource website. We proposed a set of attributes of service quality to evaluate human resource website and used grey relational analysis of grey system theory to analysis the influence of total service quality about expected service and perceived service. The results of research about human resource website could help manager to improve the operational performance and promote the service quality.Keywords : human resource website, service quality, grey system theory, grey relational analysis.2432壹、前言近年來網路的迅速發展，在食衣住行育樂上都為人類帶來急遽的變化。而為充分因應網路時代的來臨，講求效率的企業更無不紛紛轉型朝向電子化（e化）發展，以搶得商機，而傳統的人資部門亦開始利用網路從事人才招募或是員工培訓，希望為公司創造附加價值並帶來競爭力。在我國，近幾年來正面臨極嚴重的經濟不景氣，失業率節節攀升，屢創歷史新高。龐大的失業人口不但會造成政局的不安，也是社會的一大負擔。而我國的人力資源網站也由前幾年的三、四十家暴增為目前的一百多家，且目前仍不停的持續增加中。然而，在暴增的數字中卻引含了人力網站良莠不齊的危機，除了使網路化的人力市場逐漸達到飽和外，缺乏完善規劃的網站也造成使用者使用上的不便，再者，科技的進步以及對使用者介面設計的日益重視，也使得人力網站不僅存在許多空間尚待改進，也有許多可供發掘的潛能存在，因此如何提供最佳服務品質的人力資源網站確實是當務之急。灰色系統理論（Grey System Theory ）是由鄧聚龍教授於1982年所提出1，主要是針對於系統在模型之不明確性，資訊之不完整性的情況之下，所進行有關於系統的關聯分析（Relational Analysis ）與模型建構（Constructing a Model），藉由預測（Prediction）及決策（Decision）的方法來探討並瞭解系統。灰色理論的應用範圍極廣，主要能對事務之不確定性（Uncertainly）、多變量輸入（Multi-Input）、離散的數據（Discrete Data）以及數據的不完整性進行有效的處理2。目前已經被廣泛應用於不同的領域1-17。因此，本文乃是從可使用性的角度切入，應用灰色理論及服務品質理論，並配合問卷實施，探討人力資源網站應如何設計其功能與介面以提供最佳之服務品質，並瞭解使用者對當前使用人力網站經驗的意見與看法，藉以提出重要設計準則，以做為未來人力網站規劃網站介面設計的重要參考，進而協助求職者能更順利的找到符合理想及期望的工作。本文接下來之撰述，首先將探討服務品質相關文獻，並依照服務品質理論提出人力資源網站品質評估構面。在進行灰關聯分析之理論介紹後，開始研究設計，並依照分析流程進行研究結果之闡述與解釋，最後提出結論與建議。貳、服務品質探討一、服務品質之概念許多學者均對服務有不同之定義，日本學者衫本辰夫認為，服務是直接或間接以某種形式，有代價地提供需求者所要求之事務，以滿足顧客需求為前題，達到企業目的並獲取利潤所採取的活動18。美國學者 Juran 將之定義為，為他人而完成工作19。至於服務品質的定義，有許多學者持續提出不同的看法與詮釋。其中，Parasuraman, Zeithaml Berry（以下簡稱PZB）等三位學者為服務品質下的定義是：消費者對於企業整體優越程度的衡量，它是一種態度，但不等於滿意度，而且是由消費者對服務的期望與認知比較而來20。Regan是最早對服務特性提出描述的學者，提出服務品質四大特性21，分別為無形性（intangibility）、異質性（heterogeneity）、不可分割性（inseparability）及易消滅性（perishability）。由於服務的特性，使得服務品質不容易被界定與控制，加上服務提供過程有消費者的介入之因素，而必需以消費者所認知、所知覺的觀點來界定服務品質或進行衡量、控制，因此，使得服務品質相對於產品品質更難客觀地量化與衡量。3二、服務品質的評估模式服務品質評估模式中最具代表性的為PZB 模型PZB 服務品質評估模式是由Parasurama、Zeithamel、和Berry 三人於1985 年提出的一個服務品質概念性模式（A Conceptual Model of Service Quality）。他們經過相關文獻之研究、企業深度訪談法與顧客群體訪問等方式，對銀行、信用卡、證券經紀商與產品維修這四個行業的服務品質進行探索性研究。結果發現，服務品質產生問題的原因，主要是在服務產生及服務傳遞的各環節中有缺口的存在，該模式中共列出五個缺口，如圖一所示20。各缺口的意義及成因如表一所示。圖一服務品質缺口模式4表一PZB服務品質概念性模式各缺口意義與成因意義、成因缺口一意義顧客期望管理階層認知缺口(Consumer ExpectationManagement Perception)成因當服務業者不瞭解消費者真正的期望時，提供的服務當然無法滿足消費者的需求。缺口二意義管理階層認知服務品質規格缺口(Management PerceptionService Quality Specification)成因受限於資源及市場的條件，管理者很難拿捏滿足消費者期望或超過消費者期望，甚至無法達成高品質的管理承諾。缺口三意義服務品質規格服務傳送缺口(Service Quality SpecificationService Delivery)成因由於員工績效對消費者認知有強烈的引響，當員工績效無法標準化時，消費者認知便受引響。缺口四意義服務傳送外界溝通缺口(Service DeliveryExternal Communication)成因公司作廣告或對外溝通時，不可言過其實，以免造成消費者過高的期望，當實際的服務不如預期的期望時，會降低消費者對公司服務品質的認知。缺口五意義顧客期望體驗服務缺口(Expected ServicePerceived Service)成因指消費者的期望與接受服務後的認知的差距。為缺口1 至缺口4 的函數。除了上述五項缺口外，消費者還本身可能受口碑、個人需求及過去經驗而影響了期望服務。資料來源：整理自PZB205由表一可知，缺口一、二、三、四皆會影響到缺口五，亦即消費者對服務品質認知會受到四個缺口因素的影響。因此，服務業者若要提高消費者服務品質的認知，則應從縮小前四個缺口著手進行改進。此外，在PZB針對消費者的深度訪談分析中，提出衡量各種服務業的服務品質時，所共同採用的十項初始構面，分別為可靠性（reliability）、反應性（responsiveness）、勝任性（competence）、接近性（access）、禮貌性（courtesy）、溝通性（Communication）、信任性（credibility）、安全性（security）、了解/熟知顧客（understanding/knowing customer）及有形性（tangibles）隨後於1988 年，PZB 等三位學者進一步發表一套衡量服務品質的量表，稱為SERVQUAL 量表22。此量表以上述衡量服務品質之十項屬性為基礎，各發展出約十個項目，共計九十七個項目，以銀行、電器維修業、長途電話公司、證券經紀商及信用卡中心做為調查對象，進行調查分析，獲得一具有良好信度、效度與低重覆度的因素結構，並將上述衡量服務品質之決定性構面，由十項縮減為五項，這五項構面共包括22 個評估項目，此五項構面分別為有形性（tangibles）、可靠性（reliability）、反應性（responsiveness）、保證（assurance）及同理心（empathy）。在SERVQUAL量表中各個項目均分成兩種方式敘述，一是衡量顧客對一般公司在服務上的期望；一是衡量顧客在接受服務業者之服務後，實際之感受，利用兩者間之差異來衡量服務品質。此量表同時考慮顧客期望與接受服務的知覺。在 PZB所提出屬於服務業的服務品質構面模式中，由於只針對四種服務業做調查，故在其研究中必有其盲點存在，透過後續學者之研究23，證明此模式不適用於各行業，應針對所屬之行業性質，重新做評估及研究，建立適合之服務品質衡量模式。因此，本研究將提出一套適合評估人力資源網站的服務品質構面。參、人力資源網站服務品質評估之構面由於服務型態的改變，評估服務品質的因素構面也將隨之改變。尤其是傳統服務業與資訊服務，乃至於網際網路線上服務業的服務品質構面差異更是明顯。況且不同類型的網站更具有不同的功能屬性，所以在評估網際網路線上服務品質時，必須把不同類型的網站特性加以考慮。觀察國內的服務品質相關研究，發現目前甚少特別針對人力資源網站所做的服務品質研究，因此本研究將提出一套人力資源網站線上服務品質評估模式，以做為人力資源網站經營者建構網站服務的標準。本研究人力資源網站服務品質衡量構面乃是根據下列步驟產生：（1）探討人力資源網站具備之功能與服務特性。（2）探討學者針對傳統服務業所找出之品質構面。（3）探討資訊服務系統的服務品質評估構面。（4）探討與人力資源網站同屬於網際網路線上服務之相關研究所萃取出的構面。（5）綜合以上各部分之結果以決定本研究之衡量構面。其構面萃取來源與理由如表二所示。6表二服務品質構面萃取來源與理由人力資源網站網站服務品質構面構面萃取來源構面萃取理由可靠性（Reliability）萃取自傳統服務業之服務品質構面20、22服務的可靠性在線上服務網站非常重要，因為網路上使用者與服務人員無法直接接觸，相關傳遞訊息若有誤，則很容易發生問題，因而降低服務品質。此外，服務的流程明確也能提升使用者的使用意願。反應性（Responsiveness）面對21世紀的競爭，企業的決勝關鍵在於速度。因此，快速且適切的回應與互動，在服務品質中是非常重要的一環。客製性（Customized）隨著時代的進步，顧客對於個人化的需求越來越重視。因此，網站應該適時利用資訊科技來針對個別顧客提供個別的服務，以增進顧客對於服務品質的認知。安全性（Security）網路安全對顧客的信心有很大的影響，良好的資訊傳遞安全機制將使得網站本身與使用者都得到良好的保障，進而增進使用者的使用意願同理心（Empathy）網站上的貼心服務（如問候語、留言版）將使使用者有親切的感覺。此外，保障使用者權益的態度也將使使用者有受重視的感覺7表二服務品質構面萃取來源與理由（續）人力資源網站網站服務品質構面構面萃取來源構面萃取理由操作性（Operation）參照人力資源服務特性、資訊服務與網際網路線上服務系統的服務品質評估構面24-30操作介面設計的良窳將關乎使用者是否能順利享受網站所提供的服務。此外，完整的搜尋功能也有助於使用者迅速找到符合需求的職缺內容性（Content）完全滿足顧客的需求是線上服務網站追求的目標之一。因此，龐大且完整的資訊不但使得服務品質提升，也有助於使用者對職缺的瞭解，進而使得應徵的職位更符合真正的需求知名性（Well-known）由於網路的無疆界性，使得任何訊息經由網路都會變得傳遞迅速。建立良好形象與眾所皆知的良好口碑將有助於使用者對網站的認同娛樂性（Interest）網站上不定期的舉辦各種活動（如折扣、摸彩、熱門商品票選）不但使得網站更活潑化，也會增加使用者對網站的注意力加值性（Value-Add）本研究提出適當的與學習機構策略聯盟，在服務過程中，提供使用者職前、在職訓練，甚至於協助退休後之生涯規劃，創造求職者、用人單位與網站經營者三贏局面8因此本研究之人力資源網站服務品質構面如圖二所示，初始構面中的可靠性、反應性、安全性與同理心主要依據PZB於1985年提出的十構面與1988年提出的五構面萃取出，並將瞭解顧客（understanding/knowing the customer）的概念轉化為客製性。然後，針對新近網路特性研究結果加入操作性、內容性、知名性與娛樂性。最後，與人力資源網站經營者進行深度訪談，確定所篩選出的屬性，皆適合對所經營的人力資源網站服務品質進行評估，並且根據訪談的內容，本研究提出加值性。因此依據本文所提出的人力資源網站服務品質構面，再根據PZB的服務品質概念性模式與認知服務品質決定要素20，修改其衡量構面，而成為本研究之研究架構，如圖三所示。由於服務品質是期望服務與事後認知服務比較而得，PZB22更進一步將各項目的認知服務品質（Q）定義為：該項的認知服務（P）與期望服務（E）兩者的差距。因此，本研究僅探討圖中實線部分，虛線部分不在本文探討之範圍。圖二人力資源網站服務品質構面9圖三研究架構肆、灰關聯分析之理論灰關聯度為一種描述資料序列之間相互關係大小的測度，其具有整體性測量的特性，而在求灰色關聯度時，如果只取一個序列為參考序列時，稱為局部性（Localized）灰色關聯度。如果其中的任何一個序列均可為參考序列時，稱為整體性灰色關聯度。在本研究中，由於重要度與滿意度的參考序列各為其極大值序列或某一特定序列值，故僅介紹局部性灰色關聯度，其分析步驟如下：一、將數據正規化後確定參考序列與比較序列 (1)並作灰關聯生成處理。二、求差序列間兩極之最大差與最小差，若其差序列為 (2)其中，則其最大差與最小差分別為： (3) (4)三、計算灰關聯係數之數值，其公式如下： (5)10其中為辨識係數，一般而言，辨識係數的數值均取為05，但是為了加大結果的差異性，可以依實際需要做調整。由實際的數學證明中得知，辨識係數數值的改變只會變化相對數值的大小，不會影響灰關聯度的排序31四、求出灰關聯度之值，以等權為準，其公式為： (6)五、排出灰關聯序，即將灰關聯度按大小順序排列。另外，有學者提出修飾型灰關聯度31-33，其公式如（7）式所示： (7)，其中 (8)本研究乃是採用“局部灰色關聯度分析”作為萃取主要服務構面的方法。伍、研究設計一、研究構面及衡量本研究構面及衡量問項，如表三所示。表三研究構面及衡量問項研究構面衡量題數衡量項目代號及內容可靠性31.網站對所承諾的事項都能做到2.網站對任何問題都能迅速解決3.在網站的登錄資料正確無誤反應性34.網站會主動提供客戶所要的服務5.網站回應客戶的問題時間很快6.提供即時的人力資源資訊客製性27.網站會根據求職者的問題，提供完整的協助8.網站允許客戶自行設定首頁內容操作性59.網站提供便利的尋找職缺方式10.提供簡單易記的網址11.網站的每一個連結皆正確無誤12.網站整體設計架構清楚，使用者知道位於網站何處13.網站網頁設計美觀，具吸引力11表三研究構面及衡量問項（續）研究構面衡量題數衡量項目代號及內容內容性314.具有龐大的資料庫基礎，提供完整的職缺資訊15.網站的網頁內容會經常更新16.提供線上輔助功能，引導使用者操作安全性217.網站的資料傳輸使用加密技術18.網站不會隨便使用客戶資料加值性219.網站中提供適當的學習資訊（英文、談判技巧、EQ訓練等）20.網站能協助使用者提升工作生活品質（如提供旅遊資訊薪資管理、聯誼活動）知名性221.網站的知名度很高22.網站提供討論區，可交換使用心得同理心223.使用者遇到操作困難時，網站非常願意提供協助24.網站提供充分的溝通管道（留言版、E-Mail）來解決使用者問題娛樂性225.網站提供有趣的對話26.不定期舉辦回饋、促銷等活動（如熱門商品票選、線上摸彩）服務品質1整體而言，您覺得目前使用的人力資源網站的服務品質很好二、問卷設計本研究問卷主要分為三大部分：基本資料、服務品質構面衡量及整體衡量。基本資料方面，受訪者必須針對題目的敘述，依據受訪者本身的實際情況作答。服務品質構面衡量則分為期望服務衡量問項與認知服務衡量問項，各包含10構面26題問項。而整體衡量則衡量服務品質的整體評價。除了基本資料的部分之外，所有問卷題目皆採用Likert七點尺度，衡量尺度為非常同意、同意、稍微同意、普通、稍微不同意、不同意及非常不同意，基本資料的評量度則視題目不同而有所差異。為增進問卷之信度與效度，擬定問卷題目前，參考相關文獻並透過專家、消費者及人力資源網站經營者訪問，廣收意見以利問卷之編製，問卷題目擬定後經10位待業中社會人士的預試，進行局部修改後才完成本研究的正式問卷。三、樣本來源12本研究的問卷採隨機抽樣訪問調查及郵寄問卷兩種方式，以有多次使用人力資源網站經驗之待業中社會人士為訪查對象。共寄出100份問卷並隨機抽樣訪查5位待業中社會人士，回收結果共32份問卷。為了確保問卷的有效性，要納入研究的問卷，每份問卷均審慎加以過濾，視為無效問卷的準則如下： 1. 衡量認知服務品質的題項答案與整體衡量題項答案產生矛盾的現象。也就是說評定大部分的品質屬性的績效很差，但整體服務品質的績效卻很好。2. 同一題項回答兩個或兩個以上的答案。3. 任一題項有漏答者。4. 回答的答案有規律性。最後依據上述準則之篩選，共選出10份有效問卷進行灰關聯分析。陸、研究步驟及結果本研究共分五部分進行。首先，問卷之處理利用Chen & Hwang的轉換方式將所使用到的模糊語意進行尺度轉換34。其次，為檢驗本研究問卷之可信度與準確性，遂進行信度與效度分析。第三部分則是根據灰色系統的關聯分析法，以10項期望品質屬性為比較序列，最佳期望服務品質為參考序列，進行灰關聯分析。第四部份以10項認知品質屬性為比較序列，最佳服務品質為參考序列，進行灰關聯分析。最後，則以10項認知品質屬性為比較序列，整體服務品質為參考序列，進行灰關聯分析。其詳細步驟如下：一、模糊語意的轉換為了改善傳統上語意性措辭量化時等距轉換的缺失，並反應使用者對不同尺度之語意性措辭之不同認知。本研究將10個樣本收集到的原始數據，利用Chen & Hwang的轉換方式將所使用到的模糊語意措辭全部轉為明確值。以本研究為例，則可將非常同意、同意、稍微同意、普通、稍微不同意、不同意及非常不同意等七個語意性措辭，透過語意轉換量表34，轉換為0.909、0.773、0.637、0.500、0.363、0.227及0.091等七個明確數值（傳統的轉換方式為1-7），如表四所示。二、信度及效度分析一個良好的衡量工具應具有足夠的信度（reliability）與效度（validity）。所謂信度是指一種衡量工具的正確性（accuracy）或精確性（precision），係指結果的一致性或穩定性；而效度則是指一種衡量工具真正能夠測出所想要衡量之事物的程度。在信度之計算上，Cronbach於1951年提出有名的係數，為目前社會科學研究最常用之衡量標準35，一般認為Cronbach 值大於0.7以上表示信度相當高36。本研究採用統計軟體 SPSS10.0 計算，求得本研究整體評估問項之Cronbach 值為0.8267，另外期望服務品質與認知服務品質評估問項分別為0.8524、.8626，故本研究之服務品質評估構面具有一定之可靠性。在效度之衡量上，本研究服務品質評估問項參考PZB服務品質模式，並經過待業人士之預試與網站經營者之訪談結果加以分析整理，故效度應在一定水準之上。13表四經模糊語意轉換分數之原始資料樣本品質屬性一二三四五六七八九十期望品質可靠性(X1)0.7730.9090.7730.7730.7730.2270.5000.5000.7730.7730.9090.9090.9090.7730.7730.3630.6370.6370.5000.9090.7730.5000.9090.9090.6370.7730.7730.7730.9090.773反應性(X2)0.6370.9090.9090.9090.6370.9090.7730.7730.5000.9090.7730.9090.9090.9090.7730.9090.7730.7730.7730.9090.6370.7730.7730.7730.5000.7730.9090.7730.9090.909客製性(X3)0.9090.9090.9090.9090.6370.7730.7730.7730.6370.7730.6370.2270.3630.7730.5000.6370.9090.7730.2270.637操作性(X4)0.7730.9090.9090.7730.9090.9090.9090.7730.7730.9090.5000.9090.9090.7730.9090.9090.9090.9090.7730.7730.7730.9090.9090.7730.9090.7730.9090.9090.7730.7730.5000.9090.0910.7730.7730.7730.9090.9090.7730.9090.7730.5000.7730.7730.7730.6370.9090.7730.3630.500內容性(X5)0.9090.5000.9090.7730.7730.7730.9090.9090.9090.9090.7730.9090.9090.7730.7730.9090.9090.9090.9090.9090.6370.7730.9090.7730.7730.6370.9090.6370.3630.773安全性(X6)0.7730.5000.7730.7730.9090.9090.9090.7730.7730.7730.9090.9090.5000.7730.9090.9090.9090.9090.9090.909加值性(X7)0.7730.9090.9090.9090.9090.9090.90907730.7730.9090.9090.9090.7730.7730.7730.9090.9090.7730.7730.773知名性(X8)0.7730.9090.9090.7730.7730.6370.9090.7730.3630.9090.6370.5000.6370.7730.7730.9090.9090.6370.3630.500同理心(X9)0.6370.9090.9090.7730.7730.9090.9090.6370.6370.7730.7730.9090.9090.7730.7730.9090.5000.6370.7730.909娛樂性(X10)0.5000.2270.0910.6370.5000.5000.5000.5000.5000.5000.6370.2270.2270.6370.3630.6370.5000.5000.6370.363認知品質可靠性(X1)0.5000.7730.5000.6370.5000.2270.5000.5000.3630.3630.5000.6370.6370.6370.5000.2270.5000.5000.2270.6370.9090.5000.7730.6370.5000.7730.5000.7730.6370.500反應性(X2)0.3630.3630.2270.6370.5000.0910.6370.5000.22706370.3630.7730.3630.6370.5000.3630.5000.5000.2270.3630.3630.7730.5000.6370.5000.3630.6370.9090.2270.227客製性(X3)0.5000.5000.2270.7730.5000.3630.6370.5000.5000.6370.5000.5000.3630.6370.5000.0910.6370.5000.3630.500操作性(X4)0.6370.6370.6370.6370.5000.5000.6370.7730.5000.5000.6370.9090.6370.6370.5000.2270.7730.9090.6370.7730.7730.7730.6370.6370.7730.3630.6370.7730.3630.7730.5000.5000.3630.6370.7730.5000.6370.7730.6370.7730.5000.6370.7730.6370.5000.5000.7730.6370.6370.77314表四經模糊語意轉換分數之原始資料（續）內容性(X5)0.3630.5000.6370.6370.6370.3630.7730.6370.6370.5000.7730.6370.6370.5000.5000.2270.9090.7730.5000.2270.5000.5000.5000.6370.5000.3630.7730.5000.6370.773安全性(X6)0.6370.0910.6370.7730.6370.2270.7730.3630.7730.6370.5000.5000.3630.7730.6370.0910.7730.3630.7730.773加值性(X7)0.3630.3630.5000.6370.5000.0910.5000.5000.2270.2270.2270.5000.7730.6370.5000.5000.5000.5000.7730.773知名性(X8)0.7730.9090.9090.7730.7730.5000.7730.9090.6370.7730.3630.7730.3630.6370.6370.6370.7730.5000.5000.637同理心(X9)0.5000.5000.0910.6370.5000.3630.6370.5000.3630.6370.6370.7730.6370.6370.6370.6370.7730.5000.2270.773娛樂性(X10)0.3630.2270.7730.6370.5000.5000.2270.3630.2270.3630.3630.2270.5000.6370.5000.3630.2270.3630.3630.500服務品質(X0)0.5000.7730.6370.6370.5000.5000.7730.6370.7730.637三、數據的處理然後，將各構面中原始數據加總平均後，分別並加入最佳服務品質數列（取服務品質極大值為0.909），以做為灰關聯分析中之參考序列，結果如表五、表六及表七所示。表五期望品質屬性原始數據整理樣本品質屬性一二三四五六七八九十期望品質X10.8183 0.7727 0.8637 0.8183 0.7277 0.4543 0.6367 0.6367 0.7273 0.8183 X20.6823 0.8637 0.8637 0.8637 0.6367 0.8637 0.8183 0.7730 0.7273 0.9090 X30.7730 0.5680 0.6360 0.8410 0.5685 0.7050 0.8410 0.7730 0.4320 0.7050 X40.6638 0.8272 0.7182 0.7730 0.8546 0.8002 0.9090 0.8546 0.6910 0.7728 X50.7730 0.7273 0.9090 0.7730 0.7730 0.7730 0.9090 0.8183 0.7270 0.8637 X60.8410 0.7045 0.6365 0.7730 0.9090 0.9090 0.9090 0.8410 0.8410 0.8410 X70.8410 0.9090 0.8410 0.8410 0.8