基于技术采纳与利用模型大学生网上购物行为影响因素研究(11)

3 研究设计 续表 研究 变量 社会影响（SI） 标志变量 社会因素（SF） 映像（IM） 行为控制认知（PE） 变量指标 SF1总的来说，我周围的所有人及其环境都支持我在网上商店购物 IM1在我周围，运用网上购物的人比不进行网上购物能获得很好的评价 PE1我控制自己尽量不进行网上购物 PE2我拥有足够的条件和资源进行网上购物 PE3我拥有足够的知识进行网上购物 FC1网上商店系统的质量是影响我网上购物的因素 促成因FC2网上商店信息的质量是影响我网上购物的因素 FC4网上商品的价格是影响我网上购物的因素 FC5网上商品的质量是影响我网上购物的因素 兼容性（CO） CO1我认为网上购物是我所喜欢的购物方式 CO2网上购物符合我的购物习惯 素（FC） 促成条件（FC） FC3网上商店服务质量是影响我网上购物的因素 BI1我愿意在网上购物 行为意向（BI） BI2我会优先考虑上网购买需要的物品 BI3我认为网上的购物方式要优于传统的购物方式 BI4对于我来说，网上购物要比传统购物更加方便 BI5总之，我喜欢在网上商店购物 使用行为 （AU） AU1您平时用网上购物吗？ AU2您平均一个月在网上购物多少次 AU3您一周花费多少时间进行网上购物 AU4您在网上的购物频率大概是以下哪一项

3.3.2 正式调研

本次样本来源于大连市的6所高校，大工、海事、东财、大外、交大和辽师的本科生，共发放问卷350份，收回320份，有效问卷300份，有效率93.75%。本研究所采用的抽样方法是随机抽样中的分层抽样方法，根据各大高校2007年本科生在校数量的比例提取样本。因此本文所选取的各大高校本科生在校人数为，如下表3-4：

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大学生网上购物行为影响因素研究：基于技术采纳与利用模型——以大连地区为例

表3-4 五大高校本科生在校比例

学校 人数 大工 18950 海事 14494 东财 15249 大外 10664 交大 9856 辽师 10532 根据本科生的在校人数，所选取的各大高校样本数及其所占比例如下表3-5：

表3-5 五大高校选取的样本数

学校 大连理工大学 东北财经大学 大连海事大学 辽宁师范大学 大连交通大学 大连外国语学院 样本数 75 57 54 39 36 39 所占比例 25% 19% 18% 13% 12% 13%

3.4 统计方法概述

依照本研究的研究目的、研究假设和变量的测量尺度与考虑分析工具的适用性，本研究使用SPSS13.0统计软件包对回收数据进行以下统计分析处理。

（1）描述性统计分析

描述性统计分析是对样本的基本资料及研究的各变量和问项进行次数分配、百分比、平均数及标准差等的基本统计分析，从而了解样本在各变量和问项的分布情形，说明样本的资料结构。

（2）信度分析

信度分析 （Reliability Analysis）：信度是衡量工具的可信赖性（Dependability）、稳定性（Stability）、一致性（Precision）与精确性（Precision）等。对于调查问卷中描述相同指标的问题，只有当他们的答案相同或是相近时，其度量才是可靠的。本文衡量信度的方法利用SPSS12.0，本研究中采用企业研

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3 研究设计 究应用比较普遍的Cronbach’s a一致性系数来进行信度分析，通常采用Cronbach’s a大于0.70的标准，认为可靠度强。

（3）因子分析和效度分析

因子分析（Factor Analysis）主要是研究相关的一组指标中提取公共因子和确定因子个数的一种统计方法①。在做因子分析的时候要先确定各变量之间的相关关系（与效度检验选择的方法相同），并做KMO测度和巴特利特球体检验来确定数据是否适宜做因子分析。当KMO在0.9以上时，非常适合；0.8一0.9，很适合；0.7一0.8，适合；0.6一0.7，不太适合；0.5一0.6，很勉强；0.5以下，不适合。由于本文中所含的指标比较多，KMO值确定之后，会根据标准对各指标提取公共因子，然后进行相关分析，找出其相关性。

（4）相关分析

相关性分析 （Correlation Analysis）：主要是研究变量之间密切程度的一种统计方法，相关系数（Correlation Coefficients）则是描述这种线性关系程度和方向的统计量，通常都是用系统默认的Pearson系数②。衡量标准如表3-6：

表3-6 R值检验表

R值 r <0.2 0.2

①

检验结果 不相关 极弱相关 较弱相关 中等相关性 强相关

本研究中相关分析主要包括各个构念变量与消费者网上购物行为意向或使用行为的相关关系。

①

雷钦礼：《商务统计》，中国财政经济出版社，2005年，6月，第1版，p 221 ②

雷钦礼：《商务统计》，中国财政经济出版社，2005，6，第1版，p 205

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大学生网上购物行为影响因素研究：基于技术采纳与利用模型——以大连地区为例

（5）多元回归分析

多元回归分析（Multiple）是根据多个自变量的最优组合建立回归方程来预测因变量的相关联程度分析，因为在相关分析中不能确定系数的大小，所以需要通过判断哪些因素是导致因变量变化的解释变量，以及这种其影响力的大小及方向，来确定相关系数。

（6）方差分析

方差分析（Analysis of Variance）是用来分析推断各种因素状态对所观测变量的影响效应的一种统计分析方法①。本文采用独立样本T检验（Independent-Samples T Test）研究消费者不同的性别、经验、收入（生活费用）特征在各研究变量上的差异性；采用单因素方差分析（One-Way ANOVA）的统计方法来研究消费者不同的性别、经验、收入（生活费用）在变量上的差异性，并将差异达到0.05显著水平以上者，再进行多重检验比较。

①

雷钦礼.商务统计[M]. 第1版.北京：中国财政经济出版社，2005，172.

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4 统计分析与讨论 4 统计分析与讨论

本章对问卷的调查数据进行统计分析，首先对样本进行描述统计分析，然后从样本中提取出重要因子，从而进行后续的相关分析、回归分析及方差分析。

4.1 样本基本特征分析

本文研究样本基本信息主要是被调查的大学生的特征信息，鉴于大学生是个比较特殊的群体，在学历，年纪以及婚姻状况具有一定的趋同性，因此所选定的基本信息主要有性别和收入也就是月生活费两个方面。有效问卷300份，具体分布如下表4-1：

表4-1 样本基本特征分析

人口统计特征 性别 分类 男性 女性 500元以下 500-800元 月收入 （月生活费） 800-1200元 1200元以上 频次 198 102 22 50 94 频率 66.0% 34.0% 7.3% 16.7% 31.3% 134 44.7%

从上表数据可以看出，在性别方面男大学生数量比女大学生略多，男女比例分别为66.0%和34.0%；月收入状况分布也并不均匀，800-1200元、1200元以上占总体样本的大部分，分别为31.3%和44.7%。由于本研究为随机抽样，从样本结果可以看出大学生的消费水平有了很大的提高，具有一定的购买能力。

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