浅谈大学生网络购物行为影响因素的实证研究

　　二、基于因子分析的实证研究
　　为了以最少的信息丢失从而把众多的观测变量浓缩为少数几个因子，本研究进行了因子分析。因子分析的作用主要表现为:一、建立基本结构。通过因子分析的方法,找到较少的几个因子,用它们来构建全部数据的基本结构,反映信息的本质特征;二、使数据简化。通过因子分析先将一组观测变量简化为少数几个因子后,再进一步将原始观测值的信息转化为这些因子的因子值,最后再对因子值进行进一步的统计分析,得到相关的结论。
　　（1）问卷的信度检验
　　通过对调查问卷进行信度分析,可以得知调查问卷的可靠性程度。本研究采用了Cronbach 系数进行信度检验,当系数大于0.8时,则被认为问卷的信度是可以接受的;若系数<0.5,则此问卷的调查结果就很不可信了。本调查问卷系数的计算结果0.802是对真实系数的估计(下界),由此可以得出结论，即利用本调查问卷所进行的调研结果可信度还是不错的。
　　（2）问卷的效度检验
　　进行因子分析有一个前提条件就是要评价各指标之间的相关程度,如果指标之间的相关程度很小,那么公共因子对于指标的综合解释能力就会很低，即指标就不可能拥有共享的公共因子。因此,我们首先要对本研究做因子分析的可行性进行检验,即本研究所使用问卷的效度检验。
　　（3）进行因子分析
　　在可行性检验后,本文又运用了主成分分析的方法对结果进行了探索性因素分析,并利用最大方差因素旋转法,使各因素的特征根大于1的方式抽取变量。由输出的结果可知，前4个公共因子的特征值都大于1,且解释的累计方差达到了52.595%。从结果中我们可以得知除了第一个公因子的贡献率最大以外，其他的贡献率都差不多，尤其第四个公因子贡献率最低。说明各个因素对大学生网络购物行为的影响不一，但第一个公因子最为重要。
　　（4）大学生网络购物行为影响因素的综合评价模型
　　通过对四个公共因子的加权求和,我们得到了大学生网络购物行为影响因素的综合评价模型。本研究采用的加权变量为方差贡献率,四个公共因子旋转后的方差贡献率依次为:21.356、11.553、11.043、8.642。最后，我们用F代表大学生网络购物行为影响因素的综合得分,由此得出的综合评价模型如下:
　　F=21.356*F1+11.553*F2+11.043*F3+8.642*F4
　　三、结论
　　根据本文的实证研究结果,大学生网络购物行为主要受销售量、商家广告、新鲜好奇、时髦个性、追求潮流、从众等因素的影响，说明大学生作为年轻的一代，喜欢追随社会的潮流，总是冲在各种变化的前线，而且容易受到社会各方的影响；其次受价格、质量、商家信誉、售后服务、选择面、和自身的期望等因素的影响，说明大学生对商家和产品还是比较看重，因为经济上的不独立，在做出购物选择的时候会进行性价比、产品、商家等方面的比较；再次是客户评价、便利省时、操作方便、送货时间，这几个因素的影响程度则比较平均。
　　参考文献：
　　[1]杜强，贾丽艳.SPSS统计分析从入门到精通[M].人民邮电出版社，2009，3
　　[2]裴旭东.大学生网上购物营销策略研究.西安石油大学学报，2010，04