《服装营销原理与技术》学期作业

购物比较调查

Comparison Shopping

PORTS (宝姿)VS Marisfolg玛丝菲尔

姓名：郑婷婷

学号：2011428431114

班级：11服营（3+2）

指导老师：任力

小结：

一：一个品牌要成功不仅要“先人一步”，而且要“胆大心细”，自1993年宝姿Ports在中国大陆地区开始高档服装及配件产品的销售，其利用高效的品牌宣传与塑造模式，成功的将品牌文化与消费个融入到目标消费群体心中。十余年来，宝姿伴随中国消费市场不断增长的购买力，通过高效的产品设计开发体系及生产制艺上的优化组合，每年投入营业额4%作推广宣传。如今，宝姿终于在中国竞争激烈的消费市场中成为仅次于Chanel及Louis Vuitton的第三大服饰品牌。

二：文化力的高低，直接决定了品牌的高低。对于马丝菲尔而言，能够始终如一的发展一个产业２０多年，其稳健、快速、健康的发展、本身就是一笔财富。时间和经验的积累能够形成一种特殊的产业能力，构成了品牌的基石。设计是“玛丝菲尔”的强项之一，把好的品质、好的设计卖出好的价钱，而不是用低劣的品质和设计卖出好价钱。所以，产品和设计一直在引领着“玛丝菲尔”的进步。但要让其代表中国女装更快地走向国际主流市场，文化不足，是制约品牌升级的最大瓶颈。文化的积累和沉淀是市场竞争和市场引导的必然，更是消费者需求的必然。

                                                           转店时间： 11月3号，

11月10号

第二篇：网络购物市场统计调查与分析的方法研究

天津财经大学

硕士学位论文

网络购物市场统计调查与分析的方法研究

姓名：张立军

申请学位级别：硕士

专业：统计学

指导教师：周恒彤

20090501

内容摘要

随着网络的迅猛发展，依托于网络的网络购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内都在飞速的发展。网络购物行业也越来越得到更多人的关注。同时，与网络或网络购物有关的各种研究也日益丰富，各种研究方法和不同角度的研究内容也被运用到了关于网络购物的各个方面。如定性分析网络购物的风险防范，定量化网络购物的电子服务质量等等。

本文从网络购物市场调研的角度出发，主要关注调查问卷的整个设计过程和对调查结果的统计分析过程。通过调查目标的设计、探索性调查的进行、调查项目的设计和数据收集等流程的描述，讨论关于网络购物市场调查、调查结果的统计分析的方法论问题，并从更深层面上探讨统计分析结果的统计学和管理学意义，以期为网络购物各行业的企业经营者提供进行市场调研的有参考价值的指南性材料。关键字：网络购物客户关系管理客户忠诚度

Ａｂｓｔｒａｃｔ

Ｗｉ．ｔｈ

ａｎｄｍｏｒｅｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ，ｔｈｅｏｎｌｉｎｅｓｈｏｐｐｉｎｇｈｉｎｇｉｎｇｏｎｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｇｒｏｗｓｆａｓｔｉｎｔｈｅｆｒａｍｅｏｆｎａｔｉｏｎａｌａｎｄ舀ｏｂａｌ，ａＳａｏｎｎｅｗｔｙｐｅｏｆｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎｓ．ＭｏｒｅｐｅｏｐｌｅｇｅｔｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｈｅＯｎｌｉｎｅｓｈｏｐｐｉｎｇｉｎｄｕｓｔｒｙ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｂｏｕｔｎｅｔｗｏｒｋｏｒｏｎｌｉｎｅ—ｓｈｏｐｐｉｎｇｉｎｃｒｅａｓｅｑｕｉｃｋｌｙ，ａｎｄ

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Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｓｔａｒｔｉｎｇｐｏｉｎｔｉｓｔｈｅｏｎｌｉｎｅｓｈｏｐｐｉｎｇｒｅａｒｃｈ，ａｎｄｔｈｅｍａｉｎｃｏｎｃｅｒｎｓｗｈｉｃｈｗｅｐａｙａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｏｉｎｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｒｅｔｈｅｅｎｔｉｒｅｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅｄｅｓｉｇｎｐｒｏｃｅｓｓａｎｄｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｅｓｗｈｉｃｈａｒｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｆｉｎｄｉｎｇｓ．Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｂｏｕｔｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｓ，ｔｈｅｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙｓｕｒｖｅｙ，ｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆｓｕｒｖｅｙｔａｒｇｅｔａｎｄｔｈｅｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ，ｗｅｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅｏｎｌｉｎｅｓｈｏｐｐｉｎｇｍａｒｋｅｔｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙｏｆｔｈｅｍａｒｋｅｔｆｉｎｄｉｎｇｓ．Ｔｏｏｆｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｆｉｎｄｉｎｇｓｉｎｔｏｔｈｅａｄｅｅｐｅｒｌｅｖｅｌ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｐｒｅａｄｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅａｎｄｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ．Ｔｈｅｏｔｈｅｒｔａｒｇｅｔｗｅｗａｎｔｔｏａｃｈｉｅｖｅｉｓｔｏｐｒｏｖｉｄｅｔｈｅｏｎｌｉｎｅｓｈｏｐｐｉｎｇｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓｔｈｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｍａｔ硎ａｌａｂｏｕｔｔｈｅｍａｒｋｅｔｒｅｓｅａｒｃｈ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｈｏｐｐｉｎｇｏｎｌｉｎｅ；ＣｕｓｔｏｍｅｒＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐＭａｎａｇｅｍｅｎｔ；Ｃｕｓｔｏｍｅｒｌｏｙａｌｔｙ

独创性声明

本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津财经大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。

学位论文作者签名：弓彩多荤签字日期：２．００（『年夕月国日

学位论文版权使用授权书

本学位论文作者完全了解天津财经大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权天津财经大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文，

（保密的学位论文在解密后适用本授权书）

学位论文作者签名：Ｚ毕芝旱

签字日期：２ｐ口ｃ７年罗月冷日

学位论文作者毕业后去向：

工作单位：

通讯地址：导师签名：闫小亘彤签字日期：．２００ｆ年歹月零日电话：邮编：

第１章导论

１．１网络购物调查的研究背景和问题的提出

１．１．１研究背景

随着近年来我国互联网的迅速发展，网络已经进入到了生活的每个角落中。根据中国互联网络信息中心（ＣＮＮＩＣ）的最新调查报告一《中国互联网络发展状况统计报告２００８）和（２００８年中国网络购物调查研究报告》显示，截至２００８年６月底，中国网民数量达到２．５３亿人，比去年同期增长了９１００万人。２００７年底美国网民数为２．１８亿人，按照美国近年来的网民增长速度估算，美国网民人数在２００８年６月底不会超过２．３亿人，因此中国网民规模己跃居世界第一位。而在我国的４个直辖市和１５个副省级城市中，２００８年上半年网络购物金额达到了１６２亿元。我国的网络购物作为一个迅速发展的产业，必将会在购物方式和营销结构等诸多方面为我国的经济发展带来全新的理念和发展方向。同时，迅速发展的网络产业和网络购物行业对我国的经济发展有着巨大的现实经济利益和长远意义。

１．１．２问题的提出

虽然我国网络购物的发展非常迅速，但是由于与国外网络购物行业相比，我国网络购物行业的发展时间较短，对于网络购物领域的相应研究不足。一个迅速发展的产业需要一个足够广泛和深度的研究进行支持，而一些针对性强的研究行为能够为这个产业的更加迅速有效发展提供了强有力的支持。正是基于这样两个方面因素的相互作用，本文中就针对网络购物中的顾客分布、商品种类、网络购物接受程度和网络购物忠诚度等多个调查目标，通过对网络购物调查的问卷设计过程、数据统计分析方法的选取和应用进行说明，讲述了对网络购物进行调查统计时的调查项目设定、问卷的项目设计和研究方法等一系列调查分析过程。

１．２网络购物调查的研究目的和研究意义

１．２．１研究目的

（１）理论目的。本论文期望通过对在网络中活动的各类人群进行抽样调查，尝试得到不同类型的顾客群对网络购物这一事物的接受程度，购买商品种类，对于网络购物

风险的感知态度，对于网络购物电子服务质量的感知态度，以及网络购物忠诚度等方面的调查信息，从而对我国的网络购物现状进行实证性分析，分析各种网络人群的人群特征分布情况，寻找网络购物中各调查项目之间的相关关系。

（２）实践目的。论文中期望通过对网络购物现状进行调查，尝试为实际应用角度为那些已经进入或试图进入网络购物销售行业的企业，在网络购物顾客发展、购物商品种类配置、网络购物风险人群感知和购物忠诚度等方面提供调查结果支持，为这类企业在销售、宣传和顾客拓展等方面提供参考性的意见。

１．２．２研究意义

（１）理论意义

目前的网络调查注重于对网络调查后的分析方法的应用描述，而对于调查的整个流程说明相对较少。本文通过对于网络购物现状的调查问卷设计的全部过程进行分析说明，增加了如何进行问卷调查的详细过程描述资料。并且对于如何针对调查数据统计研究目的选择统计方法，提供了如何在不同统计方法间进行比较和选择的说明性资料。

（２）实践意义

通过对于网络购物现状的问卷调查，利用各个统计分析方法得到了关于每个调查项目的分析结果，从统计学和管理学的角度为网络购物企业提供网络购物人群分布、购物商品种类、网络人群对网络购物风险的感知程度和顾客忠诚度等分析信息，从而能够在企业的宣传、销售和市场发展等方面提供了全面、有效的参考性信息。

１．３国内外的研究概况

１．３．１网上调查的国内外研究

对于网络调查的分析主要分成了三个部分，首先是对于网络调查本身的研究，包括网络调查的优缺点比较、适用范围等；其次是对于如何提高网络调查质量的方法性研究，如提出了网络调查前的数据资料收集能够提高网络调查质量；再次就是利用网络调查方法对某些具体的研究课题进行调查研究，如企业的产品满意度等。

徐浪和向蓉美（２００６）通过定性分析，总结认为在我国的网络调查中，存在着一些问题以及网络调查的使用局限性。其中，存在的问题主要有：网络发展不成熟，存在着网上调查的技术问题；网络调查的样本导致调查结果的系统偏差和选择性误差；网络调查缺乏对被调查者回答行为的规范，影响调查结果的真实性；从网上搜集二手资料尚有

较大局限；网络隐私权保护问题；网络调查的安全性；垃圾文件和病毒文件问题等。同时，他们认为在我国进行网络调查受到了一些适用限制。例如，需要调查双方面对面的调查等无法通过网络调查进行。目前我国的网络调查主要的适用范围是网络基础数据调查、电子商务个人消费市场研究调查、对企业用户和企业广告产品的顾客满意度等。他们的分析是对于网络调查本身存在的问题的思索，能够对于网络调查事业的进一步发展提供宝贵的理论意见。

曾鸿（２００６）年提出了在对于网络进行调查时，首先对网络人群的各种特征的当前分布情况以及历史变化情况进行考虑，通过人群特征的资料收集整理，得到关于网络人群的群体特征状况，然后有的放矢的进行网络调查，这样能够有效的提高网络调查的质量。

陈钢华和黄远水（２００８）利用网络调查的调查方法，对旅游者重游进行了调查分析。他们通过在网络中发放调查问卷的方法收集数据，应用主成分分析和聚类分析方法对被调查者的重游影响因素进行类型分离，得出了影响旅游者重游的几个方面的因素构成。这是采取网络调查方法对于某一项具体研究课题的应用。

１．３．２服务质量和电子服务质量的国内外研究

Ｐａｒａｓｕｒａｍａｎ等人１９８８年提出的ＳＥＲＶＱＵＡＬ模型包括２２个项目４４个问题从五个维度评价服务质量，该模型的五个服务质量评价维度在传统证券交易行业通过了实证研究的有效性检验，为以后的服务质量评价研究提供了许多有益的可借鉴之处。由于ＳＥＲＶＱＵＡＬ度量方法已经在很多行业里运用并被证明是有效和可靠的，所以现在普遍认同它的五个维度的２２个项目是评价服务质量的很好指标。

ＣｒｏｎｉｎＴａｙｌｏｒ（１９９２）的研究得出服务质量对顾客行为意向没有直接的影响，但是，通过顾客满意作为中介变量对顾客行为意向产生影响。Ｚｅｉｔｈａｍｌ（１９８８）的研究表明感知服务质量通过感知价值对行为意向产生影响。ＭｕｒｒａｙＨｏｗａｔ（２００２）通过对澳大利亚体育和休闲中心的实证研究得出：服务质量通过顾客满意对行为意向产生影响；同时顾客满意在对行为意向产生影响的过程中受到顾客价值的中介作用。

服务管理学者普遍认为，顾客感知的服务质量是影响顾客信任感的一个重要因素近年来，很多实证研究结果也表明，顾客感知的电子服务质量对顾客的信任感有显著的直接正向影响（ＧｕｍｍｅｒｕｓＪｏｈａｎｎａ，ＶｅｒｏｎｉｃａＬｉｌｊａｎｄｃｒ，ＭｉｎｎａＰｕｒａ，２００４）；网络企业为顾客提供优质服务，不仅可以提高顾客满意程度，而且还可增强顾客再次购买网络企业产品和服务的意向（ＳｃｍｃｉｊｎＪａｎｊａａｐ，ＡｌｌａｒｄＣＲＶａｎＲｉｃｌ，２００５）。

蒋凯和田巍（２００７）在分析了国外和国内的学者对于电子服务质量的维度分析之后，从顾客与电子服务系统、顾客与服务商的接触和事务处理的角度，将电子服务维度分为服务展示、服务传递、服务实现和服务交互四个方面。

表１．１蒋凯和田巍提出的电子服务质量维度构成

接触和事务维度

服务展示网站设计范畴内容及时更新、产品信息、网店特色、响应时间、下载时间、网站效率

灵活性、支付方法、定制性、网站美学、购物乐趣、结构与整体布局

技术易用性、技术有用性、信息丰富性、时间和成本节约、交易速度

个性化产品／服务／信息、数据传输速度、操作界面友好

数据加密措施、安全认证、隐私

回应速度、交易正确无误、系统功能、交易安全、服务可靠性

产品／服务展示、产品质量、信息内容质量、送货时间、定单跟踪

退货政策、保证、价格、成本、交易流程服务传递效率安全可靠性服务实现完成性

服务响应个人化、关怀性、网站协助、服务及时、服务保证

服务交互沟通

信任情感、沟通方式、服务支持隐私保障、交易安全

资料来源：蒋凯，田巍，电子服务质量研究，商场现代化，２００７年第７期：９７—９８

１．３．３网络风险的国内外研究

Ｂａｕｅｒ（１９６０）首次将“感知风险”（ｐｅｒｃｅｉｖｅｄｒｉｓｋ）的概念从心理学借用到市场营销研究当中。他认为，因为消费者购买产生的结果不是消费者能够精确预算的，而这个结果可能不能令消费者满意，所以消费者会产生感知风险。由于消费者在考虑购买时并不能确定产品的使用结果，而这个结果可能并不令消费者满意，所以实际消费过程中消费者承担了某种风险。他的观点中，感知风险包括两个因素：不确定性（ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ）和不利后果（ａｄｖｅｒｓｅｃｏｎｓｅｑｕｅｎｃｅｓ）。

Ｃｏｘ（１９６７）认为感知风险理论研究的基本假设在于消费者的购买行为具有目标的，在每一次购买时，都有一组购买目标，当消费者主观上不能确定哪一种消费能够最大限度的满足其目标时，就产生了感知风险，或者，是在购买行为发生后，结果不能达到预期的目标时，所可能产生的不利后果，同样产生了感知风险。Ｃｏｘ并进一步认为感知风险的大小受到下面两个因素的影响：（１）消费者在购买之前，所感知到购买后产生不利后果的可能性，即消费者在购买行为发生前所承受的风险程度；（２）购买行为结束之后并且当购买的结果与消费者的初衷不符合时，消费者主观上感知损失的大小。

Ｃｕｎｎｉｎｇｈａｍ（１９６７）把感知风险分成下列两个因素：（１）不确定性（ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｃｏｎｓｅｑｕｅｎｃｅ）：消费者对于某项事情是否发生，所具有的主观可能性；（２）后果

（ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｃｅ）：当事情发生后，所导致结果的危险性。消费者面对购买决策所产生的不确定性与后果时，若消费者较重视其不确定性或后果程度较高，则消费者所感知的风险也相对较高。

国外的关于网络风险的研究大多是从理论基础出发，通过对风险的感知产生原因出发，来分析可能会影响消费者的主观风险感知程度的因素，从而进一步得到感知风险的分类。

潘勇（２００８）在对ＢｔｏＣ电子商务中消费者网络感知风险分析中，认为直接影响消费者感知的网络交易风险的因素主要包括有电子商务技术特征、电子商务公司的企业特征、消费者个体特征、电子商务制度环境和社会环境等。

段琼枝（２００８）认为网络风险的大小受到产品特性、购物属性、消费者所具有的产品知识、过去的购物经验、消费者购物卷入读以及消费者特征等几个方面因素的影响。他从心理学的角度认为，消费者对于产品的知识了解程度影响了消费者对所做购物决定的信心，信心越大，所感知的风险越小，尤其是当消费者消费奢侈品时，他对于这种产品的知识越加的匮乏，这样他感知的风险也就越高。

蒋莉（２００５）通过定性的分析方法提出了网络购物的扩大消费者选择范围、购买决策不受外界干扰和购物地点突破地域限制等若干优势的同时，也提出了网络购物的风险类型，主要包括购物前无法对商品内在品质进行把握，消费者会受到网络欺诈，消费者纠纷不能得到处理，消费者隐私被侵犯和消费者的个人财务信息被外泄。他认为增强企业的信用、加强网络管理、加强消费者自我风险意识和完善相关的法规是有效防范网络购物风险的措施。

我国学者井淼（２００６）等在实证研究中提出我国消费者网络购物时的感知风险由八个维度构成：１、经济风险（网络购物引起货币损失的可能性），２、功能风险（在网上购买的产品不能正常使用或功能达不到预期效果的可能性），３、隐私风险（由于网络购物而使消费者失去对个人信息控制的可能性），４、社会风险（消费者的网上购买行为不被其他社会成员接受或认同的可能性），５、时间风险（个人因网络购物而损失时间的可能性），６、身体风险（网络购物方式或网上购买的产品对个人身体造成伤害的可能性），７、服务风险（网络购物过程中得不到客户服务的可能性），８、心理风险（由于网络购物行为而使自己遭受精神压力的可能性）

盛晏和邓洪林（２００８）提出，通过调查显示，在没有网上购买经历的大学生中，没有尝试网络购物的原因主要有对网站不信任、怕受骗、质疑其安全性、担心网上付款环

节等。没有网络购物经验的消费者对网络零售商的了解很少，而质量、信息搜索以及订购都是在消费者真正进行消费的时候才能够切身感受，因此，质量、信息搜索以及订购这些因素不会在很大程度上影响消费者是否参与网络购物。有过网络购物经历的被访者们选择网络购物的原因主要有：时效性、便利性、价格低以及商品多样性。因此大学生选择网上购物的原因主要在于网上购物更方便，更能够节约成本，同时也可以获得更丰富的商品信息。

国内的学者对于网络风险的研究多基于国内网络实际情况，通过理论分析，或者对某些具体的群体进行调查，从而得到网络风险或者网络购物风险的种类，并进一步提出在风险控制等方面的建议性措施。

１．３．４网络购物忠诚度的国内外研究

Ｏｌｉｖｅ（１９９７）指出，顾客忠诚感指顾客长期购买自己偏爱的产品和服务的强烈意愿，以及顾客实际的重复购买行为。真正忠诚的顾客不会因外部环境的影响或竞争对手企业的营销措施而“跳槽”。Ｏｌｉｖｅ（１９９５）进一步指出，顾客忠诚感按其形成过程可以分为认知性忠诚感、情感性忠诚感、意向性忠诚感和行为性忠诚感。在意向性忠诚感中推荐意愿和重复购买意愿是其主要的两个指标。

Ｗｏｏｄｒｕｆｆｅｔａｌ（１９８３）在一项研究中指出，顾客会使用情绪性的语句表达使用产品的感觉，以代表产生顾客满意时的感觉，亦即顾客满意是一种来自消费经验的情绪性反应。

国内对于网络购物忠诚度的研究主要分成两个部分，或者将两个部分融合在一起。一方面对于网络购物忠诚度的定义，另外一个方面是将网络购物忠诚度和电子服务质量等联系起来，通过实证分析的方法来寻找影响网络购物忠诚度的因素。

彭焱和夏新平（２００５）通过皮尔逊相关系数检验和回归分析，认为服务质量的有形性、可靠性、响应性、保证性、关怀性、信息质量和易用性都是影响顾客满意度的因素，而顾客满意度的提高能够有效的提升顾客的忠诚度。

第２章网络购物统计调查目标设计

２．１网络购物统计调查的总目标

进行网络购物调查的总目标包含了两个层面。首先，希望借网络购物调查了解在网络购物活动中，网络购物参与者，即网络人群的群体特征分布和购物习惯、网络风险意识、对电子服务质量的关注和认知等方面的行为特征。其次，是寄希望于通过网络购物调查，能够对试图进入和已经进入网络购物行业的企业提供网络购物消费者角度的信息，尝试将理论研究和经济实体结合起来。

２．２网络人群的群体特征

网络人群是指在一段时间内曾经有过网络活动的人群。本文中的网络人群并不仅仅指那些正在进行网络购物行为的或者曾经有过网络购物行为的人，因为对于网络运营者来说，并非那些正在进行网络购物的人是运营商的客户群体，在网络中活动的所有人群都是运营商的潜在客户。他们可能因为某些个人原因或环境变化等原因转而采取网络购物行为，进而成为网络购物运营商新的顾客群。基于本文的研究目的，即为网络运营商提供各种的网络人群对于网络购物这种事物的态度，同时提供网络商品的运营建议、网络购物消费者信息等，因此将研究对象设定为范围较广的网络人群，并根据各自人群特征对网络人群进行分类等方面的分析。

２．２．１调查网络人群特征的动因

和一般的商业经营者一样，网络经营者在运营过程中需要针对不同的顾客群来采用或设计相应的销售策略，这样才能够尽可能地在现有的顾客群范围基础上扩大新的顾客范围，更多的在现有的顾客中增加对老顾客的商品销售量。如果只是一味的对所有的市场采用同一种营销策略，而没有有效的做到市场细分和顾客细化，那样就会对长期和近期的市场拓展产生严重的影响。因此对于顾客群体的特征分布研究，对于网络运营者来说是一个非常有帮助的建议支持。

２．２．２网络人群特征调查的具体目标（１）具体目标的确立

网络经营者面对的直接顾客是正在进行网络购物的网络消费者，在这部分消费者的群体之外存在着有过网络购物但是目前一段时间内已经暂停网络购物行为的消费者，这

两者的整体之外又是网络经营者的潜在顾客——为参与过网络购物的网络人群。从这个

“网络购物者’’到“网络人群”的范围出发，对人群特征的研究也要从这两个方面出发，研究这两种人群之间不同群体特征的关联性，找出“人群”特征和“网络购物”行为的影响程度和影响方向。

网络人群既是网络的参与者、“网络中的人”，同时也是在现实生活中活生生存在的人，因此在分析网络人群的人群特征的时候，一方面要考虑他在网络活动中的群体特征

和群体行为，也要考虑他作为现实生活中的人的自然特征，从而把虚拟的网络和现实的

社会生活结合起来。

将上述两个因素考虑到对网络人群的特征描述中，可以按照下面的分类指标对网络人群进行分类。网络人群的分类标志变量包括人群的自然特征和网络特征两个部分，分析与网络购物接受程度的相关关系，可以按照网络人群的自然特征和网络特征作为分类标准变量来分类分析。论文中，网络人群的自然特征主要选取：性别、年龄、受教育程度和月平均收入四个方面；网络人群的网络特征包括：接触网络历史的时间长短（即网龄）、每周上网的时间长度、使用网络的熟练程度和是否有过网络购物经历四个方面。

具体的网络人群分组标志和组别设置如表１．１。

表１．１网络人群分组标志和组别设置

分组标忠性年

别龄

男不到１８不足小学５００以下２００４以前ｌ以下非常不熟

是

女１８到２４小学

５０１－１０００

各组名称

（岁）教育程度月收入（元）

开始上网年

份

２５到３０初中

１００１－２０００

３ｌ到３５高中

２００ｌ－３０００

３５到４０４ｌ到５０大学本科５０００以上

２００８

５０以上研究生

大专

３００１－５０００

２００４２００５２００６

２００７

每周上网（小时）网络使用熟练程度是否有网购的经历

１到１０一般偏下

否

１０到２０一般

２０到４０一般偏上

４０及以上很熟练

资料来源：２００８年中国网络购物调查研究报告：８７—８９

（２）确立上述具体目标的意义

性别、年龄、受教育程度和月平均收入都是人群的基本特征，同时又是可能对网络人群的网络行为和网络购物行为产生影响的特征因素。根据人群的特征对于网络人群进行分类，能够寻找出具有不同自然特征的网络参与者在某一种网络行为和网络购物行为中表现出来的差异，进行判断出自然特征和网络特征之间存在着哪些联系。

不同的性别会采取不同的购物行为，在是否相信网络购物、是否会采取网络购物和对于网络购物的物品选择等各种方面都会有不同的表现。

处于不同年龄段人由于成长经历等原因，对于新事物的接受程度、果断采取行为等方面有着不同的特征，如不同年龄段的消费意识等。

受教育程度不同，和网络的接触和使用情况也会随之学历的变化而出现变化，因此可以将受教育程度作为消费者人群特征的一个方面。

收入的差异会导致消费者的购物习惯不同，如购买商品的类别、数量等，同样对于网络购物这种“虚拟”的购物形式也会呈现不同的需求。

接触网络是网络人群在进行网络购物的直接前提，没有网络接触就没有网络购物的行为产生，因此需要从网络人群的网络接触行为方面提出若干个划分指标来对网络人群进行分析。接触网络历史的长短，每周上网的时间长度和使用网络的熟练程度，这些是网络人群在网络接触过程中的使用方面的属性特征。

接触网络历史的长短，指的是网络人员进入网络的时间，即网络人员的网龄。接触网络历史的长短，说明了使用者进入这个网络的时间积累效应。长时间的网络使用经历会影响使用者的网络态度，或是相信网络购物或是不相信网络购物，从而对网络购物采取接受或者排斥的态度。

使用网络时间的长短是在操作层面上影响网络使用者的因素。使用时间长，网络操作熟练，对于网络中的新生事物的接受能力较强，对未接触过的事物的接受意愿也会与那些同样在网络上活动但对网络操作不熟练的人群的接受意愿不同。论文中，采用一周内的上网时间来表示网络人群使用网络时间的长短，这样更方便不同人群的固定周期内上网时间的比较和区分。

使用网络的熟练程度同样是影响网络使用者在网络活动过程中的重要因素。使用网络熟练程度，指的是网络人员在进行网络活动的过程中，在网络操作、解决各种突发网络问题等情况时的反映快慢和解决问题熟练程度。不同的熟练程度，会导致不同的网络使用者进入到不同的网络应用领域和应用深度中去，接触和进一步接受的网络行为也不

相同。

论文的中心议题是“网络购物”，因此一个网络参与者是否有过网络购物行为是将对象人群进行划分的一个重要标准。有过网络购物经历，指的是在最近的半年时间内，网络人员曾经在网络上购买过商品。在对网络购物人群进行分类整理分析时，需要针对是否有过网络购物行为进行细分。

在对这些网络人群群体特征变量进行分组组别的设置时采取了探索性调查方法，具体的调查方法和调查得到的调查结果将在下一章中给出详细说明。

２．３网络购物接受程度

２．３．１调查网络购物接受程度的动因

对于网络购物的接受程度说明了网络购物这一事物或者行为，在不同的网络人员、网络消费者中现有的推广程度和今后的发展潜力。接受程度越高，说明在当前的网络人群中，大部分人是接纳网络购物这种行为的，他们采取这种购物方式的可能性也要大于接受程度较低的人群。如果网络购物的接受程度高，那么对于已经进行网络购物销售的企业而言，企业就拥有了一个比较稳定的客户群体，会有较大部分的网络人员成为他们的顾客。同时，对于即将进入到这个网络购物销售行业的企业来说，企业就可能面临着一个比较好的消费者潜在市场，“接受程度高＂对它进入和以后的发展都将会是较好的刺激因素。反之亦然。

而对网络购物的接受程度在不同类型的人群中又可能会有不同的群体表现。例如，网络人员对于网络购物可能会出现接受或排斥的现象，并且不同性别的网络人员对网络购物接受或排斥的程度也会不同。对网络有着不一样熟悉程度的人也会对网络购物表现出不同的态度，或接受或反对。根据网络人群不同的特征标志将人群分成各种的群体，分析群体之间是否存在着对于网络购物的接受程度差异，不同类型的网络人群群体对于网络购物的接受态度如何，这在理论和实践中都有着重要的价值。

寻找人群特征和网络购物接受程度之间存在的相关关系，对于在今后的相关研究中，是否需要根据不同的人群类型进行分别的判定分析，将会有一个比较清晰明确的参考，同时分析结构也将得到进一步的细化和更加具有代表性。例如，如果我们通过调查研究发现，不同的性别对于网络购物有着不同的接受程度，那么在今后的研究中，对于不同性别的购物行为就需要分别加以考虑，对于不同性别的网络人群根据其自身所特有

的特征来寻找更具体的接受或摒弃网络购物的原因、不同的性别所特有的易受影响因素等，从而可以进行更加深入、细致的研究。如果，不同性别的人群对于网络购物的接受程度没有明显的差别，那么在今后的研究中就可以在一定程度上忽略“性别”这一人群特征变量对于“网络购物接受程度’’的影响。

在网络人群的各种特征中，包括了自然特征和网络特征等分类变量。按照单个的分类变量能够划分出不同的人群类型，如“男性＂群体和“女性＂群体；同时按照两个及两个以上分类变量的相互交叉又能划分出更加详细的群体类型，如“教育程度高的男性群体＂、“教育程度高的女性群体”、“教育程度高的女性群体’’和“教育程度低的女性群体＂等，研究不同类型的群体对于网络购物接受程度的差异是很有必要的。这也是论文中将要讨论的问题。

找到不同的群体类型和接受程度之间的相关关系对实际的市场研究也是有着重要意义的。如果研究发现，性别和接受程度之间不存在明显的相关关系，那么对于经营者而言，就没有必要去根据不同的性别来设计不同的市场方案，来吸引不同性别的网络购物顾客群体。如果不同性别的接受程度有着明显的差异，即男性和女性对于网络购物的接受程度不同，那么就有必要来针对每个性别来设置不同的网络销售策略，分别提高男性群体和女性群体的网络购物接受程度。

２．３．２网络购物接受程度调查的具体目标

在调查不同人群对网络购物接受程度的状态之前，需要对网络购物接受程度的变量定义以及“程度”的如何界定给出一个明确的概念。

网络购物的接受程度，是指在网络中活动的网络人员对于网络购物行为的接受程度和态度。按照接受程度的高低划分，最低的接受程度为完全不接受，最高的接受程度为完全接受。我们按照类似于李克特五级量表的结构，将接受程度的高低分别赋值。其中，完全不接受＝１，接受程度一般＿２，完全接受＝３。

上述３种量级的行为表现特征分别为：

完全不接受：现在没有进行网络购物，将来也不会进行网络购物。

接受程度一般（接受程度约为５０％）：面对同样的商品，选择在实际店铺中购物和在网络购物受到当时的心情、环境等诸多因素的影响，每次的选择结果会不同，但不排斥选择网络购物。

完全接受（接受程度１００％）－经常在网络购买需要的商品，面对同样的商品大多会选择网络购买，非常认同这种购物方式的优势。

２．４网络购物商品种类

２．４．１调查网络购物商品种类的动因

网络购物销售和现实生活中的商品销售有着共同的目的，就是将商品销售给顾客；而将什么商品销售给网络人群，是网络购物调查中的重要部分。众多的商品可以分成几种较大的商品种类，而哪些种类的商品在网络中最受欢迎，哪些又不受欢迎，这些都是进行网络购物商品种类的直接原因。

同时，不同的网络人群类型，在选择商品类型时可能存在着不同的偏好，从而表现出与其他类型的群体购买不同的商品种类。研究不同类型群体的商品购买类型，对于商业企业的销售规划和商品购置有着重要的意义。如果找到了不同的群体类型更加偏重的商品类型，那么商业企业在销售中可以根据自身网络销售中的顾客群体定位不同、市场发展方向，在所销售的商品种类等方面设置不同的销售方案，进而迎合不同类型顾客的需求。对于网络商品销售企业而言，能够更好的根据网络人群的商品购买种类特征，在着重发展某一客户群体的同时，积极发展新的潜在顾客。

２．４．２网络商品类别的具体调查目标

在对网络商品进行分类时，参考（（２００８中国网络购物调查研究报告》中对网络商品的分类标准，以及不同的网络购物网站中对于商品的种类划分，将网络商品分为以下几类：Ａ服装家具饰品、Ｂ书籍音像制品、Ｃ化妆品及珠宝、Ｄ电脑、配件及通讯数码产品、Ｅ玩具及母婴用品、Ｆ食品与保健品等六种商品。

２．５网络购物忠诚度

２．５．１调查网络购物忠诚度的动因

网络购物忠诚度，是指经历过网络购物的网络人员，在将来会继续进行网络购物活动的可能性高低。研究网络购物的忠诚度，是希望通过对于网络购物忠诚度的研究分析目前在网络购物活动中，网络人群对于网络购物行为的“反复＂采取程度的高低；同时网络购物忠诚度的水平高低也是网络购物被目前的网络人群接受程度高低的另一种表现方式。网络购物忠诚度越高，即网络购物被人群接受的程度越高，将来再次采取网络购物行为的可能性就越高。

对于网络购物商业企业来说，越高的网络购物忠诚度，越能够刺激企业对于网络购物行业的投入，因为一个拥有较高忠诚度的群体是企业在维持现有顾客群的同时继续发展新的顾客群的有力保障。

２．５．２网络购物忠程度的具体调查目标

在对网络购物忠诚度进行分析时，本文将网络购物忠诚度用两个调查问题分别调查。首先，网络购物人群在经历过网络购物之后，他是否会在将来的购物活动继续采取网络购物这种销售形式；其次是，他在亲自采取网络购物这种购物形式的同时，是否会向其他人推荐这种网络购物的形式。前者是对其自身的忠诚度的测度；后者则是他是否会将这种忠诚度向外扩展的一种外延性的表现。为此，在调查表中设计的两个问题分别为：你是否会继续采取网络购物这种购物行为；你是否会向你身边的人推荐网络购物这种购物方式。

２．６网络购物风险感知

２．６．１调查网络购物风险感知的动因

网络购物风险感知指，网络人员对于网络活动中可能存在的某一种或某些风险的认知态度。网络人员在经历过某些网络购物或者从其他渠道收集到关于网络购物的信息后，主观上会产生对于网络购物中“风险”概念的感知，或者说他在主观上会判断网络购物中是否存在着风险、存在着哪些风险、那些存在的风险的危害程度达到了什么样的水平，对网络购物风险具有了～定程度的了解之后，会对风险有一个事先预警和自身的评定标准。而至于他为何具有这种风险感知，他的风险感知因为什么原因产生，则不是本文的研究目的。例如，某个人对网络购物中的个人信息保密性风险存在感知，那么在对网络购物风险进行评定的时候，他会对网络购物中是否存在着个人信息保密风险进行判断，评定这种风险的危害程度有多高。在他认为危害程度较高的网站进行购物，他会觉得安全不能得到保障，可能会采取回避网络购物或者到其他的他认为更加安全的地点去购物，而放弃这种“不安全＂的购物行为。

通过上面的分析可以发现，一种网络购物风险的存在会影响网络人员对于网络购物的接受程度或者他对于某一特定购物网站的接受程度。通过对于网络购物风险的调查研究，可以探寻出网络购物风险的种类，寻找到网络人群对于网络购物哪些风险存在着感知，以及网络人群对于网络购物风险危害程度的平均认知程度。

对于网络购物商业企业来说，～个比较清晰明确的网络购物风险类别，在他们针对不同风险种类设置自身网站、销售流程等方面提供了明确的方向，对即将进入到网络购物行业的商业企业来说，他们能够根据网络人群对于不同网络购物风险的重视程度，提前设定商业企业在网站安全、销售安全等每个角度的风险防范措施等。网络人群对于网络购物风度危害程度的平均认知程度，也是网络购物销售企业在发展市场、扩展顾客的有力参考信息。

在这里涉及到的网络人群包括了经历过网络购物的网络人员，还包括未进行过网络购物的网络人员。因为作为网络购物的“现在＂和“潜在＂顾客，他们对风险的感知对于网络购物都存在着影响，因而需要对全体的网络人群的风险感知情况进行统计分析。２．６．２网络购物风险感知的具体调查目标

网络购物中可能存在的风险，是和网络购物这种电子服务紧密相连的。每一项电子服务中，都可能存在着特定的风险类型。网络人员的风险感知也是和他们接触到的网络购物服务相互依存的。因此，我们在对网络购物风险进行列举时，是和网络购物电子服务对应设定的。

本文在对网络购物风险按照网络购物的流程进行分解，将网络购物风险分为以下几个方面。首先，个人信息安全风险。个人信息安全风险是指，个人在某家网络购物网站进行网络购物之前需要在网站上进行个人信息注册以供以后购物时使用，个人注册时使用的联系方式等信息是否会出现泄露等风险。

其次，网络信息真实性安全。网络信息真实性是指，在网络中向网络人群展示的关于网站、商品和零售店信息是否是真实可信的。

再次，支付风险。支付风险是指，网络人员在进行网络购物过程中，个人用于支付货款的账户信息是否会被透漏，个人支付的货物款项是否会出现流失等现象

最后，商品风险。货物送达风险是指，网络人员在货款支付准确无误之后，能否及时收到所订购的商品，商品是否和订购的商品相符，商品的完好程度等。

具体的应用于论文中的风险类型，会在下面的探索性调查中给出详细的过程和调查结果。２．７网络销售服务质量的顾客感知

２．７．１调查网络销售服务质量的顾客感知的动因

网络购物作为一种服务产品，它的服务质量是关系到销售企业生存和发展的关键因素。顾客对于服务质量高低的评价，对不同服务企业服务的认可程度，对不同服务角度的关注程度差异，都是服务企业为谋求更好发展需要了解和明确的信息；同时，服务质量的种类研究也一直是多方研究者、专家的研究对象。

２．７．２网络销售服务质量的顾客感知的具体调查目标

网络购物是一种新兴的电子服务产品，将网络购物服务按照不同的角度进行分类或者按照不同的网络购物流程来对网络购物服务质量进行分析，这些都是对网络购物服务质量进行研究的不同方法。本文中，根据网络购物的服务流程和网络人群在网络购物过程中关注的不同服务项目来对网络购物的电子服务质量进行研究。

对于网络购物电子服务质量的种类进行调查研究，从而整理出一套电子服务质量的调查科目，即网络购物服务包含了哪些服务项目、服务的类型，网络人群会关注哪些个网络购物电子服务项目。在下一章的探索性调查中会给出具体的调查研究过程、调查使用的方法和调查结果。

第３章调查方案制订中的探索性调查

３．１探索性调查介绍

探索性调查是指在制订调查方案的时候，为了准确定义调查问题，发掘问题的内在性质，获取关于所研究问题的研究思路、研究框架以及设计中的某些难点的解决方案的想法和灵感所进行的调查研究活动。在进行统计调查之前要拟定调查方案，如果有些事情不太清楚，不把这些问题弄清楚，调查方案的拟定就无从谈起。如，在根据研究目的需要在问卷中设置问项“您认为网络购物存在什么问题？＂，如果不清楚现实中存在了哪些网络购物问题，就无法排列出涵盖全部而又互相排斥的可选答案供被调查者选择，因此需要在方案设定前进行探索性研究。

探索性调查有多种可采取的途径。其中包括：收集和分析二手资料，做定性调研，等等。二手资料是因为其他的目的已经被收集好了的资料，二手资料包括二手数据和文本资料两种形式。而定性调研是对一些无代表性的个案组成的规模较小的非概率样本进行的研究，目的在于探索性地获得对所研究问题的比较深层次的了解的，并不对调研结果进行量化和定量分析。例如，针对“网络购物存在风险和问题＂这个问题，可以采用分析二手资料的方法，即收集和整理前人已经有过的研究成果，从中寻找出适合该变量的问题选项。韩艳（２００８）在《大学生网络购物信任及其影响因素的实证研究——以武汉大学生为例》一文，对网络购物存在问题概括了产品质量难保证、交易程序繁琐、网络安全有隐患、资金支付不安全、价格不如商店有吸引力、缺乏真实感和购物乐趣、送货时间太长、售后服务难保证和缺乏法律法规约束等几个方面。于是，我们可以在此基础上参阅其他的资料进行整合来设计调查问卷的内容。

３．２网络人群群体特征的标志变量和分组组别的探索性调查

在对网络人群的群体特征进行分类整理时，按照统计调查目标的设计需要界定网络人群的各种特征和对不同的标志设定分组组别。在对网络人群特征变量和分组组别进行设置时，首先收集对人群进行调查的各种调查资料，然后整理其中关于消费者人群的各种特征变量，再结合本文的调查目的得到所需要的网络人群的自然特征变量和网络特征

变量。

选择了人群的特征变量后，参照其他的调查资料或者网络调查中的网络特征组别设置来安排本文中分组变量的分组组别。

３．２．１网络人群的特征标志的探索性调查

我们参考下列二手资料来选取网络人群的特征标志。

资料一：某公司在进行卷烟市场的消费者信息收集时应用的消费者信息收集表（见表３．１）。其中关于消费者的自然特征的标志变量包括姓名、性别、年龄等自然特征，这些特征基本涵盖了消费者的自然特征标志变量。

表３．１某公司进行卷烟市场调查所用的问卷

Ａ、基本情况（请填写下边内容，以便您更方便享受到我们的服务！带车号的为必填的内容，否则无法办理）

姓

★名

业性别★教师口口男口女年龄－ｋ职公务员口工人口医务人员口商人口其他

联系地址

联系电话

★手机六

邮编

证件号码六

口６００元以下口６００—１０００元口１００１－１６００元口１６０１—２５００元口２５０１—３０００元

口３０００元以上

口５０元以下

４００元以上

口３元以下口３—５元口６—１０元口１１—１５元口１６—２０元口２０—２５元口２６—３０元

口３０元以上

口大专以下口大专口本科口硕七口硕士以上口５０—１００元口１０１—２００元口２０１—３００元口３０１—４００元口电子邮箱证件类型★月收入★您每月卷烟消费是您的卷烟消费标准六受教育程度

吸烟历史

Ｂ、个人喜好口１年以下Ｃ］２—３年Ｄ３－５年［－１５—７年１－１７—９年口９—１２年口１２—１５年口１５年以上

口硬中华

您喜欢哪些

卷烟品牌－ｋ口云烟（红）口全包苁蓉

口黄红梅

是否愿意接

受新品牌卷

烟

Ｃ、参与管理

有无固定消费店口是口软中华口冬虫夏草口云烟（紫）口硬白沙口低焦油苁蓉口全包大青山口开式中华口翻盖红河口红山茶口１６支兰州口特醇南京口其他口世纪风小熊猫口红塔山硬经典口红塔山软经典口硬芙蓉王口否您希望通过以下哪种方式。厂。告Ｏ新品促销。朋友推荐Ｏ参加品吸会。派送小礼品。其他口有

口是

口赠送小礼品

二ｏｏ口无口否口发放优惠券口其他愿意参与卷烟消费积分的管理活动★您喜欢卷烟的那些促销形式填表人：年月日

资料来源：某公司

资料二：《中国互联网发展状况统计报告》。在这份报告中，关于网民的基本特征调查了性别、年龄、学历、职业和收入等自然特征，以及上网设备、上网地点、每周上网时长和上网接入费用等网络特征。

资料三：《２００８年中国网络购物调查研究报告》。在这份报告中，关于网民的基本特征调查了性别、年龄、学历、个人月收入和职业的自然特征，以及购买商品种类、网站认知渠道等网络购物特征。

本文的调查目的包括了网络人群的群体特征、网络人群对于网络购物接受程度调查、网络人群的网络购物商品种类调查、网络人群的网络购物感知风险调查和网络人群的电子服务质量调查等几个方面，根据调查目的，在对网络人群的自然特征进行选取时对被调查者的基本特征进行调查，与调查目的无关的人群特征不进行调查，以达到减少调查项目、简化调查程序的目的。经过对特征变量的筛选后，最后选取的网络人群的自然特征主要包括：性别、年龄、受教育程度和月平均收入四个方面；网络人群的网络特征包括：接触网络历史的时间长短（即网龄）、每周上网的时间长度、使用网络的熟练程度和是否有过网络购物经历四个方面。

３．２．２分组标志组别的探索性调查

分组组别的设定首先需要考虑在进行调查过程中被调查者面对的选项不能过多，否则会影响被调查者的合作态度；其次，分组选项要尽可能的涵盖调查问题的所有答案，不能出现遗漏和交叉的现象；同时，在设置调查问题的答案选项时，需要考虑在统计分析时对数据的处理，如网络人群“接触网络历史的时间长短”可以按照网民第一次接触网络的时间给予答案，或者按照网民接触网络的年限给予答案，出于数据处理的方便，论文中选择第一种方式的答案。

在选择了分组变量之后，对于分组标志的组别设置同样借鉴其他抽样调查的调查结论和分组方法，并和抽样调查的目的相结合确定分组组别。

如网络人群的年龄分组，在《中国互联网发展状况统计报告２００８》中显示，网络人群的年龄集中在２５岁到３５岁的年轻群体，因此在这个年龄段的人群进行年龄组的细分。将“年龄＂分为不到１８岁，１８到２４岁，２５到３０岁，３１到３５岁，３６到４０岁，４１到５０岁，５０岁以上等７个组别。

又如“每周上网时间长度＂，通过《中国互联网发展状况统计报告２００８》的调查，网民的上网一周上网时长分布如表３．２所示。

表３．２网民一周上网时长的分布特征数

上网平均时长（小时／周）

１９．０上网时长中位数（（小时／周））１４．０上网时长标准差（小时／周）１９．３

资料来源：中国互联网发展状况统计报告２００８：９８—１００从表３．２看出，网民的一周上网时长分布集中在４０小时以下。因此在对上网时长

进行组别设置时，将“４０小时以下＂细化分组，将组距根据时长标准差设为ｌＯ小时和２０小时，分为１小时以下，１到１０小时，１０到２０小时，２０到４０小时，４０小时及以上（不含上限）几类。

网络人群其他特征标志的选取和分组组别的设嚣都可以通过这种参考资料和调查目的两方面结合的方式来安排，从而就可以得到我们在上一章中得到的网络人群分组标志和组别设置。

３．３网络购物商品种类的探索性调查

在对网络购物商品种类进行探索性调查时，主要借鉴各种购物网站对网络商品划分类别的方法。首先是因为各种购物网站对商品的分类较为详细和全面；同时通过各种购物网站的商品分类类型来对被调查者进行调查时，因为被调查者在购物网站进行购物时

这些商品分类方式已经被他们所熟悉，他们能够较为容易的找到他们经常购买的商品类型，便于调查进行。下面是几个主要的综合类购物网站对于网站中商品的分类方案，包括当当网、淘宝网、易趣网、百度有啊和卓越网的商品分类（见表３．３’表３．７）。

表３．３当当网对网上购物商品的分类

图｝５运动健康

音乐服装服饰

影视家居

食品美妆

数码家电母婴

资料来源：当当网

表３．４淘宝网对网上购物商品的分类

家具产品虚拟产品

文体产品数码

收藏品护肤

拍卖品其他品

服饰

资料米源：淘宝网

表３．５易趣网对网上购物商品的分类

充值专、手机、通讯配件电脑、办公、笔记本

数码相机、摄像机、图形冲印女士服装、内衣女包、女鞋、配件

流行饰品、珠宝、手表、眼镜护肤、彩妆、香水、瘦身男装、男鞋、男包、配件资料来源：易趣网

运动、户外、休闲、健身ｍｐ４、ｍｐ３、录音笔

家刚电器、耳机、个人保健护理网络游戏虚拟商品居家、床品、收纳、宜家母婴用品、孕妇装、童装

玩具、游戏机、动漫、模型、毛绒房地产、商铺租售

零食、特产、茶叶、保健鼎宠物、宠物商品

收藏、邮币、古董、字画图ｒｆＳ、影音、乐器旅游、保险、票务汽车、摩托车、自行车其他

表３．６百度有啊对网上购物商品的分类

充值譬

网络游戏虚拟商品彩妆、护肤、美体、美发女装、项链、珠宝、耳饰、戒指香水、精油

女生箱包、运动包、钱包手表

男装、夹克、牛仔裤、棉农、毛农男鞋、男十箱包、男士配饰、钱包打火机、刀具、烟酒具汽车、配件、摩托、自行车音乐、乐器

资料来源：百度有啊

表３．７卓越网对网上购物商品的分类

图１５音乐手机家电化妆厨具

资料米源：卓越网

运动健康玩具钟表首饰个人护理软件

摄影摄像视听没备电脑配件教育音像礼品箱包家居

手机

手机配件、笔记本配件、电池数码相机、摄像机、镜头笔记本

ｍｐ３、ｍｐ４、录音、电子辞典电玩、ＰＳＰ、游戏、配件办公设备、耗材、墨盒、碳粉居家日用、餐饮器具、小家电床上ＪＨ品、蚕丝被、靠垫鲜花、优惠券ｆＳ籍、计算机、考试运动、健身、棋牌

家具、厨卫、装潢母婴川品、童装、护理品宠物、宠物ＪＨ晶、园艺毛绒玩具、人偶、模型办公Ｊｆｊ品、文具家电、电话保健品、滋补品

零食、茶叶、饮料、水果食川油、调味品、酒时尚家饰、工艺品、收藏晶女鞋、高跟鞋、女靴、单鞋、短靴

在参考上述网站的商品分类方式的同时，需要简化商品类型的数量以便于被调查者

对商品进行选择，最终得到下面的包括了六种商品类型的列表。

表３．８调查用商品类型

商品种类

服装家具饰品

电脑、配件及通讯数码产品

资料来源：作者编制

｝５籍音像制品玩具及母婴用品

化妆品及珠宝食品与保健品

３．４网络购物感知风险的探索性调查

对于网络购物的感知风险探索性调查是通过对各种网络购物风险的文献资料进行搜集整理，得到网络购物的风险种类。

消费者网络购物的感知风险已经有了很多的研究成果和研究结论。多数学者是从网

络购物的后果（后果指的是购买和使用商品后可能的损失）来划分的，其中被大多数人

所认同的网络购物风险为Ｊｏｃｏｂｙ和Ｋａｐａｌａｎ（１９７２）提出的，网络购物风险感知主要有资金风险感知、功能风险感知、社会风险感知、心理风险感知、身体伤害风险感知五大类。而ＮｅｎａＬｉｎ（２００３）提出了网络购物消费者风险感知分类方法——按风险感知来源划分，可分为：零售商风险感知、消费者自身风险感知、产品情况风险感知。

国内关于网络购物感知风险的研究比国外晚，但也收到了较多的研究成果。如李宝玲（２００７）提出网络购物的几类风险，李宝玲认为财务风险、安全风险和隐私风险是消费者网上购物的主要风险。

表３．９李宝玲提出的风险类型

风险类型

隐私风险风险的定义在线商店收集消费者的个人信息并滥用这些信息而

造成的风险风险冈素个人信息丢失购物习惯被追踪

未经允许的联系

财务风险由于网络购物造成的经济损失而产生的风险操作失误导致货款损失

信用卡信息被盗

信用卡信息被误用

功能风险由于产品不具备消费者所期望的性能或产品使用性

能差所带来的风险假冒伪劣产品产品性能较差

产品性能和宣传不符

时间风险由于网上购买需要搜索信息、付款、更换或退货所造

成的时间浪费而带来的风险信息搜寻时间过长交付时间过长

取货时间过长

退货时间过长

安全风险由于网络技术、网络支付、网站信息等安全问题所引

起的风险网上支付失败网站真实性

网站信息真伪

黑客盗用信用卡

心理风险由于消费者的个人信息在网上被披露以及购买失败

而引起的自我情感受到伤害的风险缺乏控制个人信息的能力缺乏实在的感觉

购买行为失败

社会风险由于网络购物行为失败而引起他人嘲笑、疏远而产生

的风险来自同事的评价来自家庭的评价资料来源：李宝玲．网上购物的风险与防范［Ｊ］．企业改革与管理，２００６年第１０期：２８－２９

董大海、李广辉和杨毅（２００５）通过因子分析得到的关于网络购物风险的四个构面，如下表所示。

表３．１０董大海等提出的网络购物风险构面

风险构面网络零售商核心服务风险网络购物伴随风险

个人隐私风险假货风险

条款

网站信息风险，退还风险，维修风险，交付丢失风险，网站真实性风险，交付损坏风险，无销售人员风险，产品功能风险

货款损失，信息搜寻时间过长，交付时间过长，信用卡被盗损失，取货时间过长

购物习惯被追踪，未经允许的联系，个人信息丢失退货时问丢失，假货风险，心理压力

资料来源：董人海，李广辉，杨毅．消费者网上购物感知风险构面研究．管理学报［Ｊ］，２００５年第１期：５５—６０

在通过对网络购物感知风险的探索性研究之后，本文中将网络购物的风险分为下面的几种类型。

表３．”网络购物风险分类

变量编号风险类型

ｑ１０１

ｑ１０２

ｑ１０３

ｑ１０４

ｑ１０５

ｑ１０６

个人在网站中的注册信息出现泄漏

登录的购物网站是骗取个人信息和钱物的虚假网站

网站承诺的服务项目不是真实存在

的

网站中展示的商品信息是虚假的

在买卖过程中涉及剑的信息被泄露

顾客交付的货款出现丢失

资料来源：作者编制

３．５电子服务质量要素的探索性调查

对电子服务质量的探索性调查与上一节类似，是通过对关于电子服务质量的文献资

料搜集整理，利用第二手资料分析得到电子服务质量的项目。然后，根据网络购物行为的特殊性，结合对于以往的电子服务质量的维度研究，提出和网络购物密切相关的服务

质量维度。

在以往的研究中，国外的研究者研究方法主要包括概念性研究和对实际在线企业服务质量研究。下面是国外研究者对于电子服务质量维度的研究结论的归纳表。

表３．１２国外对于电子服务质量的研究结论

学者研究内容维度

容易进入性（可以很快进入网站，寻找到想要接触的公司），

保证／信任性（顾客对与公司合作有信心），网上浏览的便

利性，效率（网页简单易懂），安全／隐私（保护个人信息、

保证交易安全），网页美观新颖，可靠性（网址技术功能良

好、服务承诺、结算和产品信息准确），回应性（对顾客要

求和问题的反应速度、解决迅速），服务弹性（多种顾客浏

概念性研

Ｒｕｓｔ（１９９９）览、购买、支付和退货方式），定制化／个性化（按顾客的偏好和过去的购买特点提供个性化服务），价格信息准确究

在线零售

行服务质

ＣｏｘａｎｄＤａｌｅ（２００１）且ｒ邕容易进入性，交流的可信性，可理解性，外观，可用性

在线零售

行服务质

Ｚｅｉｔｈａｍｌｅｔ进入，便捷的导航，效率，弹性，可靠性，个性化，安全／隐私，同应性，保证／诚信，网站美观，价格知识

易用性（对于用户友好，载入／处理速度，搜索能力，便捷ａ１．（２００１）量

Ｉｎｔｅｒｎｅｔ

Ｙａｎｇｅｔａ１．（２００１）的导航），准确的内容，全天候响应，美观（吸引人的站点、目录和图片），隐私网上药店

ＷＥＢＱＵＡＬ（Ｗ

ｅｂ网质量

和界面设信息，互动，诚信，响应时间，设计，直观，可视化请求，

创新性，流程，多渠道交流，商业稗序，货运与处理

易于订购，产品选择，产品信息，价格，站点界面表现，按

时运送，产品展示，顾客支持，商业程序，替代性ＬｏｉａｃｏｎｏｅｔＢｉｚＲａｔｅｅｔａ１．（２００２）ａ１．计）在线零售业

概念性研

究

在线零售

业

在线零售

业

深度访查

在线零售（ｗｗｗ．ｂｉｚｒａｔｅ．ｃｏｍ）Ｚｅｉｔｈａｍｌｅｔａ１．（２００１）效率，执行，可靠性和隐私，反应性，补偿和联系交流可靠性，可进行，易用性，个性化，安全性，可信性站点设计，可靠性，隐私／安全，客服ＹａｎｇａｎｄＪｕｎ（２００２）ＷｏｌｆｉｎｂａｒｇｅｒａｎｄＧｉｌｌｙ（２００２）性能，进入，安全（诚信和隐私），感觉（交互特色），信

息

价格，便利和可用性，诚信服务，安全，回应最新信息，执

行，外部交流，定制，售后处理，服务补救Ｊａｎｄａｅｔａ１．业文献综述

基于不同

目标群体

的概念性Ｓｕｒｊａｄｊａｊａｅｔａ１．易用性，外观，链接，结构和版面编排，内容，可信性，效

率，支持，交流，安全，激励

进入，站点界面，诚信，关注和信任

【亓１虑性，信任性，易用性，便利和易进性等Ｓａｎｔｏｓ（２００３）Ｊａｙａｗａｒｄｈｅｎａ（２００４）研究网上银行安全经济Ｙａｎｇｅｔａ１．（２００３）服务

Ｐａｒａｓｕｒａｍａｎｅｔａ１．１电ｆ队列Ｉ效率，执行，系统的Ｉ叮川性，隐私，同应性，补偿，联络资料来源：作者编制

如上面的表格内容表述，Ｌｏｉａｃｏｎｏ（２０００）通过资料分析提出的衡量网站系统质量的ＷｅｂＱｕａｌ模型，将信息、互动、信任、响应时间、网站设计、直观性、视觉感染力、创新、情感诉求、整合通讯、商业过程、替代性等作为网站服务质量的指标。

国内关于电子服务质量的研究起步较晚，主要是借鉴国外的研究思路，并对国外的研究结果进行综合和改进。刘凯（２００６）基于对国外关于电子服务质量的文献综述，提出了电子服务质量的六个维度，包括易用性、可靠性、安全性、沟通性、个性化和一致性，具体的维度量表见下表。

表３．１３刘凯关于电子服务质量的六个维度

快速登录、浏览网站

满足需要的搜索引擎

易用性界面友好，使用方便

能找剑需要的信息

交易过程简单清晰

有多种支付、沟通、快递方式选择

网站有对顾客的服务承诺

网站没有强制订阅

具有退订服务，能够真止退订不需要的信息

信息可靠，更新快

可靠性结算信息准确（没有发生过价格，数量或支付错

误）

货物、服务按时送递

能够退还产品或要求重新服务

没有错误链接或死链接

安全性安全的顾客个人资料及保护措施

安全的交易过程

可以在网站内部相互交流

沟通性可以在需要时联系剑相关负责人

可以在网站中找到对产品或服务的相关评论

允许顾客自己定制一些使川界面和操作方式

个性化提供个性化的服务

会主动告知顾客感兴趣的信息

一致性网上服务与网下服务基本一致

组织网上网下形象基本一致

资料来源：刘凯．电子商务环境下的Ｅ－Ｓｅｒｖｉｃｅ质量评价研究［Ｄ］．武汉：华东师范大学情报学，２００６年：１４－１９

蒋侃和田巍（２００７）根据网络顾客和电子服务系统、服务商的接触和网络事物处理的角度出发提出将电子服务质量分为服务展示、服务传递、服务实现和服务交互四部分。电子服务质量的构成要素见下表。

表３．１４蒋侃和田巍提出的电子服务质量构成

内容及时更新，产品信息，网店特色，响应时间，下载时间，网站效率／

网站

服务展示

设计效率

服务传递

安全可靠性完成

服务实现

性服务响应沟通

服务交互

信任

个人化，关怀性，网站协助，服务及时，服务保证情感，沟通方式，服务支持隐私保障，交易安全

同应速度，交易正确无误，系统功能，交易安全，服务可靠性

产品／服务展示，产品质量，信息内容质量，送货时间，订单跟踪，退货政策，保证，价格，成本，交易流程

功能，灵活性，支付方法，定Ｎ／个性化，网站美学，购物乐趣，结构与整体布局

技术易用性，技术有用性，信息丰富性，时间和成本１，约，交易速度，个性化产品／服务／信息，数据传输速度，操作界面友好数据加密措施，安全认证，隐私

资料来源：蒋侃，田巍．电子服务质量研究［Ｊ］．商场现代化，２００７年第７期：９７—９８

通过对电子服务质量维度的探索性调查，我们得到了关于电子服务质量的维度分析结果。在借鉴上面的电子服务质量维度的界定结果的同时，我们需要考虑网络购物的行为特点，一方面和网站建设联系，另一方面和购物行为特征相结合。综合考虑网站的服务行为质量和顾客得到的商品质量。此外，为了达到有效、便捷调查的目的，将网络人群在网站的购物流程融入到电子服务质量的维度界定中，如安排“注册”“售后服务’’等流程型的质量维度项目，从而得到我们调查问卷中采用的网络购物电子服务质量类型，如下表所示。

表３．１５调查用电子服务质量构成

变量编号电子服务质量类型变量编号

ｑ２０１

ｑ２０２

ｑ２０３

ｑ２０４

个人在网站上的注册信息保密性

强

ｑ２０５

顾客能够时时监控商品的运达地

点

ｑ２０６

个人的购物货款得到

了安全的保障

ｑ２０７

网站的登录速度快、

耗时短

ｑ２０８

电子服务质量类型

在网站上注册方

便快捷

网页的设计美观

漂亮

顾客能够找到详细的网络服务流程的介绍

资料

顾客在浏览网站和购物过程中，不会受到无关的广告等信息干

扰

资料来源：作者编制

第４章问卷调查项目设计

４．１抽样调查问卷的调查项目设计

本文设计的抽样调查问卷主要对网络购物进行统计分析，调查项目要根据调查目的和统计分析项目进行设计。我们在第二章提出了网络购物调查的六个调查目标：网络人群的群体特征；网络购物接受程度；网络购物商品种类；网络购物忠诚度；网络购物风险感知和网络销售服务质量的顾客感知。

根据本文中安排的几项调查目标，调查问卷中涉及的调查项目主要包括以下几个方面：网络人群的基本信息，网络购物的接受程度，网络购物的商品种类，网络购物忠诚度，网络人群网络购物感知风险，网络人群电子服务质量认知情况。

网络人群的基本信息包括方案设计中关于网络人群的群体特征调查，包括网络人群的自然特征：性别、年龄、受教育程度、月平均收入、接触网络历史的时间长短（即网龄）、每周上网的时间长度、使用网络的熟练程度和是否有过网络购物经历等八个方面。

网络购物的商品种类采用提问的形式提出，并为被调查者提供不同种商品的备选答案。

网络购物的接受程度、网络人群网络购物感知风险和网络人群电子服务质量认知情况的调查项目，按照调查方案中设定的接受程度、感知情况两个角度、风险类型和质量类型分别提出调查问题，问题的答案按照“程度”的高低为被调查者提供三档的选项。

对于网络购物忠诚度的问项，根据“是’’和“否＂两种情况，设置两种选项。具体的调查问卷将在附录中给出。

４．２问卷调查项目设计中的某些技巧

在设计调查项目和调查问卷时一些必备的技巧能够帮助调查的有效快捷进行，促进被调查者合作并完成调查。

首先，在设计调查项目的答案时，尽可能的提供选择形式的调查项目问题。因为本次调查的调查项目都是封闭式的问题设置，所以为被调查者提供的备选答案能够缩短调查问卷的选填时间，利于被调查者的有效合作。

例如，在设计网络购物的商品种类时，因为商品种类十分丰富，并且网络人群在网络中购物时购物种类会涉及到很多商品类型。如果要求被调查者自己填写商品种类，会造成被调查者的填写困难，甚至会终止问卷调查。因此，事先提供几类商品名称供被调查者选择，在尽可能的将所有商品类型涵盖其中的同时，既方便了被调查者填写问卷，有助于调查顺利进行，并且有利于数据的统计整理分析。

其次，由于调查项目分成了几个部分，对每个部分都应该将调查项目进行简单的说明，促进被调查者对问题的理解，避免调查结果的偏差。并且将每一部分的问题和答案设置成列联表的格式，方便被调查者的填写。

在进行关系到不同调查范围的问题设置时，要首先将调查项目涉及的不同区域向被调查者表明，如“个人信息＂和“对于网络购物的接受程度”，因为填写答案的方式不同，一个是选择个人的特征类型，一个是根据被调查者自身的对网络购物的接受程度选择赋值，因此需要在每一部分的问项前向被调查者简单说明该部分的问题范围和答案选择的方式等。

最后，为了避免引起被调查者对于调查个人信息的反感，将对于个人信息的调查部分放置在问卷的最后，并说明对于调查问题答案和个人信息的保密性。

在进行调查问卷的设计时，根据调查的设定需要对问卷提出一些设计要求。主要有，在问卷的卷头处，应该将调查目的向被调查者讲清，以得到被调查者的支持；在问题部分要向被调查者用尽量简洁而准确的言语说明填写调查项目答案的方法，避免被调查者因为对填写方法不理解而胡乱填写或拒答；对于某些较难理解或容易误解的项目问题，要为被调查者提供简明扼要的解释，便于被调查者理解；问题答案的范围要充满整个可能的答案空间，不能遗漏某一部分内容，如网络购物的商品种类涉及到很多的商品，提供的各选答案可能无法代表所有的商品种类，因此在根据探索性调查得到的几类商品后提供“其他＂一项，为被调查者提供开放式的填写答案。

第５章数据的收集

５．１网络购物调查数据的收集方法

５．１．１网络购物调查方法

对于网络购物的调查数据，可以通过两种途径来收集，一是街头随机发放问卷的方式，另外是在网络中发放问卷。

第一种，发放街头随机式问卷。通过这种方式得到的数据随机性强，同时也存在着一个问题，就是在街头面对的被调查者与网络购物之间的关联性较弱，可能接触到的实际被调查者从不上网或者在网络中购物的人数比例过少，这样就面临着有效样本量过少的问题。

第二种，在网络中发放调查问卷，提供给网络人群填写。这种方法接触到的人数基数大，并且填写问卷的人都是在网络中活动较为频繁的人群，对于网络和网络购物都会比较熟悉，对于问卷的填写都是便利的条件。但是，这种方式也有着自身的局限。在网络中活动的人群，填写问卷的积极性不高，会导致问卷的回收率较低。只有在利益催动的条件下，问卷的回收率才有可能上升，这就涉及到了成本问题。同时，因为网络中的“虚拟＂成分较重，在填写问卷时，虚假信息的出现频次会更加频繁。

这样在选择数据收集方式时就需要将两种方式结合起来，选择多种数据收集方式并用的方案，尽可能的将每种方案的优势发挥出来，并用其他的方法来弥补某一种方法的不足。

５．１．２本研究项目所拟定的数据收集方法

（１）拟收集的数据条目

本文的研究项目中包含了网络人群的特征、购物种类等几大项内容，预计通过调查收到的数据条目共有２６条。

关于网络人群人群特征的数据条目有八项，包括了被调查者的性别、年龄、教育程度、个人月收入、首次接触网络时间、每周上网时长、网络使用熟练程度和是否有过网络购物经历等。

性别的备选为“男”和“女”；年龄的备选包含“不到１８岁”“１８到２４岁～‘２５到３０岁＂“３ｌ到３５岁’’“３５到４０岁”“４１到５０岁＂和“５０岁以上’’七个选项；教育程度包括了“初中及以下～‘高中＂“大专＂“大学本科＂和“硕士及以上＂五个选项；个人

月收入包括“５００元以下＂“５０１—１０００元＂‘‘１００１－２０００元’’‘‘２００１—３０００元＂“３００１—５０００元＂和“５０００元以上’’几个备选选项；首次接触网络时间分为“２００３年及以前”“２００４年～‘２００５年＂‘‘２００６年”‘‘２００７年＂和“２００８年＂六个备选选项；每周上网时长有“ｌ小时以下＂“ｌ到１０小时”“１０到２０小时～‘２０到４０小时”和“４０小时及以上＂五个备选选项；网络使用熟练程度分为三个备选答案，分别是“不熟练＂“一般熟练”和“非常熟练”；对于是否有过网络购物经历则分为“是”和“否”两个备选答案。

网络人群的购物种类根据探索性调查的结果，选择了“服装家居饰品”“书籍音像制品”和“化妆品及珠宝”等七个选项。

网络人群对网络购物风险和电子服务质量的感知程度，按照程度的高低分为三个备选选项，分别是“没有风险或风险非常小’’“风险程度一般”和“风险非常大＂。

网络人群对于电子服务质量的感知程度，按照程度的高低同样分为三个备选选项，分别是“服务质量差＂“服务质量一般’’和“服务质量高”。

对于网络人群对于网络购物的接受程度，按照接受程度的高低分为三个选项，分别是“完全不接受’’‘‘接受程度一般＂和“完全接受＂。

关于网络人群的网络购物忠诚度，根据调查问项的设置，将备选答案分为“会”和“不会＂两个选项。

（２）拟采用的数据收集方法

经过对数据收集方式的筛选，本研究中拟采用的数据收集采用网络问卷发放和街头问卷发放相结合的方式，其中以在网络中发放问卷的方式为主。

５．１．３数据收集结果

鉴于本论文的宗旨是进行网络购物调查的方法论研究，而不是进行实时实地的具体调查，所以仅编制假设的数值算例，旨在对方法论的讨论进行辅助说明。

通过对网络购物的现状进行调查，我们可以得到下面的数据结构。其中，列项是我们的调查项目，包括了网络人群的人群特征（性别、年龄等）、网络购物接受程度、商品种类、网络购物忠诚度、网络购物风险感知程度和网络购物电子服务质量感知程度等六项调查内容；列项是每一名被调查者的序号。

在表格中，每－Ｎ数据是某一名被调查者的所有被调查项目，每一行是每一项调查项目在所有被调查者中的数据。ｑ１０１、ｑ１０２等，代表了网络购物风险感知的６项问卷问题。ｑ２０１、ｑ２０２等，代表了网络购物电子服务质量感知的８项问卷问题。完整数据见附录四。

表５．１网络购物调查数据格式

＼＼迦号

性别年龄教育程度收入

项目＼＼

１２２３４１１２１３１３３３１３１３３３１３１３３３３

２２２３５２１３１２１３３３３３３３３３３３３３３３３

３２２３６３３３１３１３３３３３３２３３３３３２３３３

４２２３２３２３１２１３３３３３３２３３３３３２３３３

５２２３４１３１１３１３３３３３３３３３３３３３３３３

６２２３５２５３１３１２２３３３３３３３３３３３３３３

７２２３６３５ｌ１３１３３３３３３３２３３３３３２３２

接触网络历史每周上网时长网络使刖熟练程度是否有过网购经历网络购物接受程度商品种类忠诚度１忠诚度２

ｑ１０１ｑ１０２ｑ１０３ｑ１０４ｑ１０５ｑ１０６ｑ２０１ｑ２０２ｑ２０３ｑ２０４ｑ２０５ｑ２０６ｑ２０７ｑ２０８

来源：附录四部分结果

５．２调查数据的信度和效度分析

５．２．１问卷调查中的信度和效度分析问题

在应用问卷来调查社会问题时，经常会遇到从现象深入研究一些理论性或者事物本

质的问题，这时需要设计一些关于对某些事物的意见、态度的问卷问题，用这样的问题来测量“态度”、“看法’’或者“观点＂等。为了能够更方便的处理问卷调查结果，经常

会在设计这类问题的答案时，用编码的形式来对答案进行数据化处理。例如，在询问网络人员对网络购物的接受程度时，为被调查者提供的可选答案分为三类：完全不接受，接受程度一般，完全接受。为了在处理问卷调查结果时的方便，我们会为上面的三个答案分别设置编号为１－３的选项。答案形式为，完全不接受——１，一般——２，完全接受——３。

这样设置可选答案，就会出现一个问题，就是通过问卷调查得到的数值，是否准确可靠，是否可以看成是“态度＂、“看法＂或者“观点＂的可靠、准确的度量。问卷设计中的信度和效度分析能够较好的解决这个问题。

５．２．２信度和效度的概念

（１）信度的概念

通过问卷调查得到的表示“态度＂的数值是我们的观测分数，由于随机因素、调查中的误差等原因，观测分数和被调查者的真实态度之间存在着偏差，它们之间不是完全一致的。造成测量误差的原因很多，主要包括：调查量表设计的问题；调查人员的失误；调查的环境影响等等，测量误差产生的原因众多，所以测量误差是很难避免的偏差。它们之间的关系可以表示成下面的公式：

Ｘ＝Ｔ＋Ｅ（５．１）

其中，Ｘ是我们通过调查或者观测得到的观测分数，Ｔ是被调查者的真实态度得分，Ｅ是测量误差。对于测量误差Ｅ，通常假定Ｅ的期望值为０，并且Ｅ和真正的态度得分Ｔ是相互独立的。这时，观测分数Ｘ的方差就等于真实态度得分Ｔ的方差和误差Ｅ方差之和。

仃≥＝仃；＋仃刍（５．２）

其中，仃２ｘ是观测得分的方差，盯；是被调查者真实态度得分的方差，仃２Ｅ是测量误差的方差。

问卷调查中的信度是指，真实态度得分的方差在总方差中的比例，即

２２

信度＝罢－－１一等（５．３）（５．４）

信度的两种表达方式的实质是一样的。

（２）效度的概念

将上面提到的被调查者的真实态度得分再次分成两部分，一部分是我们希望通过问卷调查测量的部分，另外的部分是和我们想测量的目的无关的部分，即

ｒ＝丁ｘ＋Ｔｏ（５．５）

其中，丁ｘ是我们设计问卷时想测量的部分，ｒＤ是与测量目的无关的部分

问卷调查中的效度，就是指与调查目的有关的部分与测量得到的观测得分的比例情况。如果，测量得到的态度分数和我们希望通过测量得到的态度分数相同，那么就说这次调查是“有效的＂，此时Ｔ＝Ｔｘ。

效度＝９擘＝卜亟１２纽盯ＸＯ＇一Ｘ（５．６）

或者效度定义为：

效度刊詈厅

∞?７）

５．２．３信度分析和效度分析方法

对信度和效度进行分析，就是对问卷中的信度和效度进行估计，信度和效度的估计值越高，说明问卷中信度和效度的水平较高，通过问卷反映出的真实效果越好。

（１）信度分析方法

不同的信度估计分析方法反映了不同的信度方面。目前主要的信度分析方法有三种，重复测量法，折半信度法和克朗巴哈口系数法。

①重复测量法。重复测量法是采用同样的问卷，对同一组被调查者重复进行测验，用两次测验各项得分间的相关分析或者差异的显著性检验的结果来说明问卷调查信度的高低。如果，相关度较高或者两次测验没有显著差异，则认为问卷调查信度较高。

重复测量法要求对同一样本测量两次，同时由于时间上的间隔不能太长，这种方法在实际实施中有一定的困难。

（参折半信度法。折半信度法是将调查项目分成两半，计算这两半问卷得分的相关系数，．触（折半信度系数），利用折半信度系数得到整个调查问卷的信度系数。计算通过斯皮尔曼一布朗公式进行：

ｒ打＝ｚｒ＾堕＿砌一１＋厂：（５．８）旧∞，

采用折半信度法时，尽可能的在内容、题目形式和题目数量等方面做到两部分的相近；同时折半信度法是建立在两部分的题目得分的方差相等的假设上进行的估计。如果，两部分的题目得分方差不相等，折半信度法可能会低估问卷信度，这也是折半信度法存在的缺陷。

③克朗巴哈口系数法。克朗巴哈口系数法是目前最常用的信度分析方法，它弥补了折半信度法中方差相等的前提假设缺陷，通过计算口系数来估计信度。

乓２乙盯ｆ

ｌ一亟ｌ一一，’．ＩＬ七口＝…‘

七一１（５．９）仃尹

其中，Ｋ是问卷中题目的总数，仃；是第ｉ个题目得分的题内方差，仃孑是总得分的方差。

折半信度法和克朗巴哈系数法分析的是问卷中的内部～致性。本文中就采用克朗巴哈口系数来分析问卷的信度。

如果题目之间没有一致性，就不能够应用李克量表对问卷题目的答案进行累加赋值，不能够用１—５等相类似的等级来对“态度＂、“看法”或者“观念”等抽象概念进行描述。

（２）效度分析方法

与信度分析类似，不同的效度分析方法得出的结果说明的是效度的不同方面。目前应用的几种效度分析方法主要有，内容效度分析、项目效度分析、独立标准效度分析和结构效度分析。

①内容效度分析。内容效度指的是所设计的问卷题目是否能够代表所要测量的内容、主题。

内容效度分析的计算方法是，计算每个题目的分数和总分数的相关系数，如果相关系数不显著，说明这个题目的鉴别力低，实际被调查者的态度可能会受到这个题目的影响，最好是将这个题目去除。相反，如果相关系数比较显著，说明问卷的内容效度较高。（参题目效度分析。题目效度分析主要用于测量每个题目的难易程度和鉴别能力程

度。题目的“难易度”指这个题目是否能够让被调查者在第一时间、不假思索的给出答案。“题目是容易的＂指，这个题目十分容易让人理解题目的意思，被调查者能够不假思索就可以给出肯定的答案。否则，被调查者不知道这个题目所要表达的意思，不知道如何选择这个题目的答案。题目的“鉴别度”指这个题目能够将被调查者按照题目得分的高低明显的区别为不同的人群。例如，一个鉴别度高的问题，总得分较高的被调查者在选择这个题目的答案时，往往会选择“同意”或“完全同意”之类的“极端性＂答案，总得分较低的被调查者往往会选择“不同意＂或“完全不同意＂的相反的“极端性＂答案。这样的问题，就较好的总得分较高和较低的被调查者区别出来，鉴别度就比较高。

题目的难易度，通过计算难易度系数来分析。如果难易度系数较大，说明“通过这个题目”的人数较多，被调查者越容易回答这个问题，这样的问题“容易”回答。

难易度』乏≯（５．１０）

其中，Ｍ表示高分组和低分组的人数，一般取总样本数的四分之一样本作为“高分组＂和“低分组＂。ＰⅣ和Ｐ￡分别表示高分组和低分组通过这个题目的人数。“通过这个题目”指选择“同意”、“完全同意”或者“不同意＂、“完全不同意＂的极端性答案。

如果高分组和低分组的人数差别较大，可以用下面的公式作为代替：

难易度＝＃生＋０量ＬｍＨＺ朋工

其中，聊Ⅳ和聊￡分别是高分组和低分组的人数。（５．１１）

难易度系数代表了题目的难易程度，一般情况下，难易度取适中（Ｏ．５左右）即可。题目的鉴别度，通过计算鉴别度系数来分析。鉴别度系数越高，这个题目区别不同类型被调查者的能力越强。鉴别度＝盟ｍ

，竹日（５．１２）如果高分组和低分组的人数差别较大，可以用下面的公式作为代替：鉴别度＝丝一一ＰＬｍ１．（５．１３）

③独立性标准效度分析。独立性标准效度分析是利用某种确定的理论，选择一个与问卷有直接关系的独立标准作为自变量。然后分析问卷所要测量的“态度”等抽象概３７

念与选择的自变量的关系，如果调查得到的结果和自变量之间是显著相关的，认为这样的问卷时一个“有效”的问卷。

效度的大小可以用相关系数、决定系数来度量，或者用差异显著性检验中的Ｆ值的大小来测度。

④结构效度分析。结构效度分析是效度分析中最理想的分析方法，主要通过因子分析考察问卷能否测量出想要测量的抽象概念中真正存在的结构。因子分析是利用复杂的数学方法，把问卷中涉及到的有高度相关性的观测量按照一定的规则分成几群，每一个群内的变量共享一个公共因子，这群变量和这个公共因子有高度的关联。

利用因子分析得到的因子负荷矩阵和“共因子方差’’，能够知道不同的问题变量和公共因子之间的关联程度，和公共因子相关程度高的问题变量的“有效”程度也越高。

因子分析的计算过程可以利用软件ＳＰＳＳ实现，通过读取ＳＰＳＳ的运算结果考察问卷的结构效度程度。

５．３对本文算例的信度分析和效度分析

对调查问卷中的“网络购物风险’’和“电子服务质量”的调查项目进行信度和效度分析，来判断调查问卷中的项目调查结果能够可相信和有效的表达调查目的和调查意图。信度分析采用ＳＰＳＳ中的信度分析功能模块进行计算分析，效度分析采用ＳＰＳＳ中因子分析的计算结果来评判。

５．３．１网络购物风险调查项目的信度分析

对网络购物风险调查项目的信度分许，是将我们设计的７项网络购物风险选入到软件中，利用ＳＰＳＳ的计算处理，得到克朗巴哈口系数

进行信度分析的计算，得到下面的克朗巴哈口系数。

表５．１网络购物风险调查项目信度分析结果

信度分析

克朗巴哈口系数

０．７０７项目个数７

资料米源：ＳＰＳＳ统计分析结果

从输出结果中可以得到，克朗巴哈口系数为０．７０７，可以认为问卷中“网络购物风险＂部分的调查项目信度程度为中等水平，可以继续进行以后的问卷分析。

５．３．２电子服务质量调查项目的信度分析

对调查问卷中电子服务质量调查项目的信度分析，将设计的８项电子服务质量问卷

项目选入到软件中，进行信度分析的计算。利用软件可以得到下面的输出结果。

表５．２电子服务质量调查项目信度分析结果

信度分析

克朗巴哈口系数

０．６５８

项目个数

８

资料米源：ＳＰＳＳ统计分析结果

从输出结果中可以得到，克朗巴哈口系数为０．６５８，可以认为问卷中“电子服务质量＂部分的调查项目信度程度为中等水平，可以继续进行以后的问卷分析。５．３．３网络购物风险调查项目的效度分析

对网络购物风险进行效度分析，首先将我们选定的六项调查项目的调查结果输入到ＳＰＳＳ软件中，应用其中的因子分析模块进行效度分析。得到下面的分析结果。

表５．３网络购物风险ＫＭＯ抽样适用性检验和ＢａｒｔＩｅｔｔ球形检验

ＫＭＯ抽样适当性检验Ｂａｒｔｌｅｔｔ球形检验

卡方值自由度截尾概率

资料来源：ＳＰＳＳ统计分析结果

０．８２０８８３５．７４９

１５１．９５Ｅ一１６６

从ＫＭＯ检验和Ｂａｒｔｌｅｔｔ检验的结果可以发现，ＫＭＯ检验值达到０．８２０８了，可以认为网络购物风险调查回收结果适合进行后续的分析。

表５．４网络购物的变量方差贡献率

初始贡献率

ｑ１０１ｑ１０２ｑ１０３ｑ１０４ｑ１０５ｑ１０６

１１１ｌ１１

提取的主成分贡献率

０．４７２０．６３２０．７１４０．７４００．６５６０．３０４

资料来源：ＳＰＳＳ统计分析结果

在网络购物风险的变量贡献率分析结果中，变量ｑ０２、ｑ０３、ｑ０４、ｑ０５的方差贡献率都在Ｏ．５以上，同时整体变量的方差贡献率为５８．６％，可以认为这些变量的结构效度较高，可以继续后面的分析过程。

５．３．４电子服务质量调查项目的效度分析

对电子服务质量进行效度分析，首先将我们选定的八项调查项目的调查结果输入到

ＳＰＳＳ软件中，应用其中的因子分析模块进行效度分析。得到下面的分析结果。

表５．５电子服务质量ＫＭＯ抽样适用性检验和Ｂａｒｔｌｅｔｔ球形检验

ＫＭＯ抽样适当性检验Ｂａｒｔｌｅｔｔ球形检验

｝方值白山度截尾概率

资料来源：ＳＰＳＳ统计分析结果

０．８８９４１２２９．８４４

２８２．５８Ｅ－２４１

从ＫＭＯ检验和Ｂａｒｔｌｅｔｔ检验的结果可以发现，ＫＭＯ检验值达到０．８８９４，可以认为关于电子服务质量的调查回收结果适合进行后续的分析。

表５．６

电子服务质量的变量方差贡献率初始贡献率

ｑ２０１ｑ２０２ｑ２０３ｑ２０４ｑ２０５ｑ２０６ｑ２０７ｑ２０８

１１１１ｌ１１１

提取的主成分贡献率

０．５０９０．５０７０．３８５Ｏ．６６１０．７１４０．７３７０．５９００．４５６

资料来源：ＳＰＳＳ统计分析结果

在电子服务质量的贡献率分析结果中，变量ｑ２０１、ｑ２０２、ｑ２０４、ｑ２０５、ｑ２０６、ｑ２０７的方差贡献率都在Ｏ．５以上，同时整体变量的方差贡献率为５６．９％，可以认为这些变量的结构效度较高，可以继续后面的分析过程。

第６章网络购物调查数据的统计分析

６．１网络购物调查数据分布特征的描述

６．１．１网络购物调查描述分析的数据类型

通过网络购物调查得到的调查数据包括了网络人群的人群特征（性别、年龄、教育程度、收入水平、接触网络历史、每周上网时长、网络使用熟练程度、是否有过网络购物经历）、网络购物接受程度、商品种类、网络购物忠诚度、网络购物风险感知程度和网络购物电子服务质量感知程度等六项调查内容。

对网络购物调查的人群进行特征分布描述，是对所有的被调查的网络人群进行分布特征分析，将描述对象的范围设定为网络购物人群和非网络购物人群，将数据分析对象覆盖现有的和潜在的网络购物顾客群。

分布描述的方法是按照不同的特征变量，计算每个特征变量下的网络人群特征分布。采用的分析工具是ＥＸＣＥＬ软件中的“数据透视表”功能。其中，网络购物接受程度、商品种类、网络购物忠诚度、网络购物风险感知程度和网络购物电子服务质量感知程度将在后面有更为详细的分析，这里不再进行描述说明。

６．１．２本文假设算例的数据分布特征描述

在选取的案例中，被调查者共有３２９名，下面是对被调查者的每个人群特征进行的分布分析。

（１）网络人群性别分布

在被调查的３２９名被调查者中，有１５２名被调查者是男性，１７７名被调查者是女性。女性网络购物消费者的人数略多于男性，因此在网络购物企业针对不同性别的顾客进行市场划分时，可以针对不同的性别采取不同的销售方案，尤其是根据女性消费者的网络购物行为特征安排合理的销售政策。

广

图６．１网络购物被调查人群的性别分布

资料来源：附录四分析结果

（２）网络人群年龄分布

在３２９名被调查者中，“１８岁到２４岁＂和“２５岁到３０岁”的年龄段人数最多，合计占到了全部被调查者的５３％。调查问卷的数据显示，说明在网络人群中，年龄在“１８岁到３０岁＂的网络人群占总人数的大部分，在网络中的活动人群较年轻。网络企业在针对不同年龄段的网络人群进行销售政策制定时，可以适度关注占网络人群较大比例的年龄段的网络人群的购物行为特征。

图６．２网络购物被调查人群的年龄分布

资料来源：附录四分析结果

（３）网络人群教育程度分布在３２９名被调查者中，受教育程度是“大专”和“大学本科＂的被调查者的人数占

总人数的２８％和３５％；同时受教育程度在大专水平及以上的被调查者占被调查者总数的８０％，网络人群的平均受教育程度较高。

图６．３网络购物被调查人群的受教育程度分布

资料来源：附录四分析结果

（４）网络人群月收入水平分布

在３２９名被调查者中，按照月收入水平的不同将３２９名被调查者分成了六个不同的收入水平人群。月收入在２０００元以上的被调查者有２３２名，占全部被调查者的７０％，从而可以推断：在网络中活动的网络人员的平均月收入水平较高，相应的消费能力也较强。

不同的收入，意味着不同的消费能力和消费需求。随着收入水平的上升，进入较高收入水平层的人数随着增加，网络购物的企业可以针对低端和高端，两种不同的消费能力和消费需求群体设置不同的销售政策等，以适应每个群体的消费能力，满足不同群体的消费需求。

图６．４网络购物被调查人群的月收入分布资料来源：附录四分析结果

（５）网络人群接触网络历史分布

在３２９名被调查者中，在“２００３年及以前＂、“２００４年”和“２００５年＂首次接触网络的人数达到２７５名，占全部被调查者人数的８３％。调查的结果显示，在网络中活动的人群，“老网民＂占到了大部分，这样的结果表明，网络购物企业为了吸引更多的网络人员进入网络购物，可以加大对这部分“老网民＂的宣传。

图６．５网络购物被调查人群的首次接触网络时间分布

资料来源：附录四分析结果

（６）网络人群每周上网时长分布

在３２９名被调查者中，按照“每周上网时间”分组得到的每组人数相仿，组与组之间的差距不是十分明显。这样的调查结果说明，网络购物企业在进行广告宣传、开发新客户等方面，应该根据不同的“每周上网时间＂安排不同的宣传方式，因为上网时间较长的人员有较多的机会和时间接触到网络购物的宣传，而对于上网时间较少的人员，因为在网络中停留的时间较短，则需要通过较深的第一印象等来吸引这部分网络人群。

图６．６网络购物被调查人群的每周上网时间分布资料来源：附录四分析结果

（７）网络人群网络使用熟练程度分布

在３２９名被调查者中，对于网络“使用不熟练＂和“使用一般熟练＂的人数分别是１４８名和５５名，合计占到了全部人数的６２％。调查结果显示，认为自己的网络使用不是熟练的人数占到了全体的大部分，对于网络的熟悉程度还较低。网络购物企业在销售政策中，可以在网络操作、网络使用等方面加大宣传力度，通过类似的方式来发展新生的顾客群体。

图６．７网络购物被调查人群的网络使用数量程度分布

资料来源：附录四分析结果

（８）网络人群是否有过网络购物经历分布

在３２９名被调查者中，２９９名被调查者有过网络购物经历，说明在网络中已经存在了较为广阔的顾客流，网络购物企业有着较为固定的顾客群体，并且企业需要通过销售政策等方式来抓住这部分已经存在的顾客群体，减少顾客的流失。

３０名未参与过网络购物的被调查者说明网络购物行业存在着尚待开垦的市场，网络购物企业可以发掘这部分消费者，通过宣传等手段吸引这部分人群进入到网络购物中。

图６．８网络购物被调查人群的是否有过网络购物经历分布资料来源：附录四分析结果

６。２网络人群对于网络购物的接受程度分析

６．２．１用本文算例描述网络人群总体对于网络购物的平均接受程度

在３２９名被调查者中，接受网络购物的被调查者有２０１名，占到了总人数的６０％。不接受网络购物的人数仅为２３名，占总人数的７％。调查结果显示，在网络中活动的人员对于网络购物的接受程度较高，大部分的人愿意接受网络购物这种消费形式。

对于网络购物企业来说，这样的调查结果就意味着，接受网络购物的网络人员人数比较较大，在网络中存在着很大的潜在市场和较大的顾客人群。

图６．９网络购物被调查人群的网络购物接受程度分布

资料来源：附录四分析结果

６．２．２网络人群的分类变量与网络购物接受程度关系分析的若干理论问题

对于“网络人群的分类变量与网络购物接受程度关系”的分析过程分为两个部分，首先是检验每个分类标准变量是否与“网络购物接受程度“之间存在着相关关系，或者说是检验网络人群的特征变量和“网络购物接受程度＂之间是否是独立的。例如，“性别＂变量和“接受程度”之间是否存在着相关关系，不同的性别对于网络购物的接受程度是否不同。这个研究目的所得到的研究结果，也是为进行第二项研究分析提供了研究前提和依据。

第二个研究目的就是根据第一个研究目的所得到的结果继续分析，寻找按照某一个分类标准变量来划分出的不同网络人群群体的网络购物接受程度分别是什么样的水平。如果第一个研究结果显示，不同的性别对于网络购物的接受程度明显存在着差异，那么就可以对每一个更细化类型的人群分别考察他们对于网络购物的总体接受程度如何，达

到了什么样的接受程度，或者某一类型的人群完全接受网络购物，或者这个小的类型群体中有多少的人员比例对于网络购物是采取了接受的态度等等。如果，在第一个研究结果中显示，不同的性别对于网络购物的接受程度没有显著的差异，“性别”和“接受程度＂两个变量是独立的，采取的网络购物接受程度和性别之间没有关系，那么可以把不同的性别合并为一个整体来判断网络人群对于网络购物的接受程度如何，而不再需要将人群分类之后分别考虑。这也是需要首先进行第一个研究的原因。

（１）变量间相关关系有无的分析

①分析方法的选择

进行两个变量之间的独立性检验可以采用方差分析和列联表分析两种方法。其中，方差分析的分析思路是，将样本观察值之间的差异分解成组间差异和组内差异两部分，利用比较两部分方差的方法来判断变量之间的独立性。列联表分析，是通过理论频数和实际频数的比较来分析变量之间的相关性。

在本调查中的变量间独立性检验中采用列联表分析的方法，主要原因是利用方差分析方法分析的“因变量”是数量型的变量，“自变量＂虽然可以是数量型或者品质型变量，但是当“自变量＂是数量型变量时，需要将数量型变量进行统计分组，按照品质型变量来处理。而列联表分析方法中，“因变量”可以是品质型变量。这样，在我们对网络人群的分类变量与网络购物接受程度的分析过程中，就采用列联表分析方法。

根据研究目的的要求，在讨论两个变量间的关联关系是，论文中采用的研究方法是人群分类变量和“网络购物接受程度＂的列联表分析。

（参网络人群分类变量的分析组织方式

网络人群的群体特征包括了性别、年龄、教育程度、收入水平、接触网络历史、每周上网时长、网络使用熟练程度、是否有过网络购物经历等８个变量，在分析人群群体特征变量和网络购物接受程度之间的关系时，可以分为单变量关系分析和多变量关系分析两种方式。

单变量关系分析就是分析某一个人群特征变量和网络购物接受程度之间的关系。例如，单独分析不同的性别对于网络购物的接受程度是否存在着差异。这时应用二维列联表来进行分析。

多变量关系分析就是将若干个人群特征变量组合，分析变量组合和网络购物接受程度之间的关系。例如，将性别和月收入水平相互结合，分布每个性别下不同的收入水平

对于网络购物接受程度之间的相关关系。这时应用多维列联表或者逻辑斯蒂回归模型来进行分析。

③网络人群分类变量选择和组织的“完全＂性

在对网络人群群体特征和网络购物接受程度相关关系的分析时，首先在选择进入分析的网络人群的群体特征时，力求将所有会影响网络人群的分类变量列举完全。列举完全的变量才能够更好的将对网络购物接受程度有影响的网络人群特征因素表现出来，从而可以为网络购物企业提供每一个可能影响市场划分和顾客发展的详细因素列表。

其次，在进行网络人群分类变量和接受程度关系分析时，力求将所有可能的“分类变量组合”列举完全。只有列举完全的变量组合，才能尽可能全面的将所有可能造成接受程度差异的“组合”性影响因素枚举出来，进而将影响因素全面和细化。如果只是单一的进行单个分类变量的分析，得到的分析结果在管理上的意义不是十分明显。因此在进行变量间关系的分析时，单个分类变量和多个分类变量的关联性分析都是需要分别讨论的。

本节中应用单变量的列联表分析方法进行“网络购物接受程度”和“网络人群单变量特征”之间相关关系的分析，下一节中，将应用逻辑斯蒂回归分析方法进行“网络人群购物种类”和“网络人群多变量特征’’之间相关关系的分析。

（２）不同类型网络人群群体的网络购物接受程度的平均水平差异

如果在第一步分析中，我们发现按照某个变量或某些变量组合得到的不同群体对于网络购物接受程度有着明显差异，那么我们就应该针对不同的人群群体的网络购物接受程度进行分组分析。

例如，如果我们发现男性和女性的网络购物接受程度不同，首先要将被调查者按照性别分成“男性＂和“女性”两个小样本群，然后再每一个样本群内进行接受程度的分析。

如果我们发现通过“性别＂和“月收入水平＂的变量组合得到的不同人群对于网络购物接受水平存在着明显差异，那么我们就需要安装变量组合的组别结构，将被调查者分成若干个小样本群，然后在每一个小样本群内分析平均的网络购物接受水平。６．２．３网络人群的分类变量与网络购物接受程度关系分析分析的方法论

（１）列联表方法原理

这里借用“网络人群的月收入水平＂和“网络购物接受程度＂两个变量，来说明列联表分析方法的原理。

首先，我们将网络人群的收入分为５００元以下，５０１－１０００元，１００１－２０００元，２００１—３０００元，３００１－５０００元和５０００元以上六个水平，将对于网络购物的接受程度分为完全不接受、接受程度一般和完全接受三个水平。下表中给出了经过调查后得到的人群的收入水平和网络购物接受程度的观测频次厂Ｄ

表６－１按照收入水平和网络购物接受程度分类的１０００个受访者的观测频次厂Ｄ

完全不接受

５００元以下

５０１－１０００元

１００１—２０００元

平均月收入

２００１—３０００元

３００１—５０００元

５０００元以上

总频次

相对频次

来源：作者编制接受程度一般完全接受

按照我们的预先假设，在所调查的总体中，收入和接受程度之间是统计独立的，那么就意味着不同的收入水平对网络购物的接受程度是相同的，接受程度的高低不会因为收入水平的高低而有所差异。这样我们就得到了一个事先存在的假设即原假设和与之对应的备则假设。

日ｏ＝收入水平和网络购物接受程度是相互独立的

Ｈｌ＝收入水平和网络购物接受程度不是相互独立的

在这样的一个收入水平和接受程度相互独立的总体中，按照收入和接受程度分类的总体频次如下表所示。

表６．２收入水平和接受程度相互独立的一个假设总体的频次分布情况

完全不接受

平均月收入５００元以下５０１－１０００元接受程度一般完全接受

１００１—２０００元

２００１—３０００元

３００１－５０００元

５０００元以上

总频次

相对频次

米源：作者编制

如果我们通过调查得到的观察样本正好反映了总体中两个变量的独立性，我们得到的观测样本应该和总体有着相同的模式：观测到的每一列频次都应该和最后一列总频次成比例。从而我们可以得到我们“应该观察到’’的理论频次。理论频次的计算，是用我们的样本观测相对频次与每一个收入水平的观测样本总数相乘，进而得到下表中的期望频次厂

表６．３如果观测表的样本取自一个独立性总体，对应的期望频次／。

完全小接受

５００元以下

５０１－１０００元接受程度一般完全接受

１００１－２０００元

平均月收入

２００１－３０００元

３００１－５０００元

５０００元以上

总频次

相对频次

来源：

在得到实际观测频次和理论期望频次之后，我们可以通过计算统计量ｚ来比较期望频次和观测频次。

检验两个变量的独立性假设的一般步骤可以分为如下：

首先，在给定的观测频次表中，计算两个边缘部分的总频次，在底部进一步计算相对频次；

然后，用每一个相对频次与总体总频次相乘，得到期望频次；

２２

最后，利用统计量Ｚ将观测到的频次和期望频次进行比较，利用统计量Ｚ的分布情况，比较实际计算得到的显著性水平和预先设定的显著性水平相互比较。

ｚ２啦“％）

数。（６．１）统计量的自由度ｄｆ＝（ｃ－１）（ｒ－１），其中Ｃ是列量表中的行数，ｒ是列联表中的列

如果计算得到的显著性水平小于预先设定的显著性水平，则认为观测频次与期望频次的差距足够大，大到我们可以认为我们在计算之前所假定的“独立性’’并不存在，即收入水平和网络购物接受程度两个变量之间并没有我们所期望的独立性关系，从而认为“收入水平＂和“网络购物接受程度”之间存在着相关关系。这两个变量不是相互独立的，不同的收入水平的网络购物接受程度是不同的。如果计算得到的显著性水平大于预

先设定的显著性水平，那么我们就没有足够的理由去否定我们事先认为的假设情况，即总体中“收入水平＂和“接受程度＂之间是相互独立的，我们就可以认为不同的收入水平的网络购物接受程度是相同的。

（２）列联表方法分析结果的统计学意义和管理学意义

根据独立性检验，会出现两种分析结果。一种是，“收入水平＂和“接受程度’’之间存在着统计独立关系，不同收入水平所对应的网络购物接受程度是一样的。我们在分析全体网络人群对网络购物接受程度时，不需要再按照收入水平划分为几个更小的群体进行分别考虑，而是可以将整个网络人群看作一个整体来考虑。这样，对于已经进入或者将要进入到网络商品销售行业的企业而言，它们不必再根据收入水平的不同分别采取不同的吸引顾客进一步接受网络购物的销售政策，而是可以对所有不同的收入水平人群采取同样的销售政策，用共同的销售政策来增加网络人群对于网络购物的接受程度，吸纳更多的顾客人群。

第二种情况是，“收入水平”和“接受程度”之间没有独立统计关系，不同的收入水平对于网络购物的接受程度是不同的。某一个或某几个收入水平对网络购物的接受程度较高，而其余的几个收入水平对网络购物的接受程度较低。那么在今后的研究过程中，就需要将每个收入层次的消费者单独考虑，然后在针对每个收入层进一步分析网络消费情况。这样就需要根据每～个收入层次的人群接受程度的差异进一步去细分原因，采取设定不同的吸引方式，利用不同的具体方法来提高每个收入层对于网络购物的接受程度，而不再是将同一个刺激方案实施于每一个收入层人群中。因为，接受程度高的人群，他们已经对于网络购物有了较高程度的认可，不需要和接受程度低的人群一样的刺激力度，保持住原有的较高水平就可以继续保留住这部分顾客了。

６．２．４用本文假设算例分析网络人群诸分类变量与网络购物接受程度的关系

对网络人群分类变量与网络购物接受程度的关系分析采用列联表分析方法和罗吉斯蒂回归分析方法，应用ＳＰＳＳ软件中的ＣＲＯＳＳＴＡＢＳ模块和ＭｕｌｔｉｏｎｍｉａｌＬｏｇｉｓｔｉｃＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ模块来进行计算。

这里我们利用分析“月收入水平”和“网络购物接受程度＂之间的相关关系以及“受教育程度’’和“网络购物接受程度＂之间的相关关系来说明这部分的列联表分析过程。

（１）“月收入水平＂和“网络购物接受程度”之间的相关关系分析

①检验分析过程首先，我们将“月收入水平’’和“网络购物接受程度”选入到软件的变量框中；然

后选择我们希望得到的分析结果，“Ｃｈｉ—ｓｑｕａｒｅ”（Ｚ‘检验值）。

２

表６．４月收入水平和网络购物接受程度的Ｚ检验结果

２

Ｚ检验

检验值

２白由度

１０截尾概率值０．７７２皮尔逊Ｚ统计量

２６．４９６１３６８

似然比Ｚ统计量

有效样本量

来源：附录四分析结果

２６．７４９７０９２１００．７４９３２９２

在检验结构中，皮尔逊Ｚ检验值是６．４９，在自由度为１０的Ｚ分布中对应的截尾概率值是０．７７２。说明检验结果落入了对原假设的接受域中，即我们可以认为没有足够的理由拒绝两个变量没有相关关系的原假设，“月收入水平＂和“网络购物接受程度”之间没有相关关系，不同的月收入水平人群对于网络购物的接受程度没有明显的差异。

（Ｄ检验分析结果的统计意义和管理学意义

在上面的检验中我们可以认为，“月收入水平”和“网络购物接受程度”两个变量是相互独立的，变量之间不存在相关关系。

同时，由于不同的收入水平对于网络购物的接受程度没有明显的差异，所以网络购物企业在为了扩大网络购物接受宣传时，可以不必将“收入”因素作为市场宣传对象分类的一个标准，不必为不同的收入群体设定特定的网络购物宣传方案。

（２）“受教育程度＂和“网络购物接受程度”之间的相关关系分析

①检验分析过程

首先，我们将“受教育程度＂和“网络购物接受程度”选入到软件的变量框中：然

．，２后选择我们希望得到的分析结果，“Ｃｈｉ—ｓｑｕａｒｅ”（ｚ检验值）。

２

表６．５受教育程度和网络购物接受程度的Ｚ检验结果

２

Ｚ检验

检验值

皮尔逊ｚ２统计量似然比ｚ２统计量有效样本量

来源：附录四分析结果

．，２

．，２

自由度

８

截尾概率值

０．００２

２３．９３００９９

２２．９５７４７３８０．００３

３２９

在检验结构中，皮尔逊ｚ检验值是２３．９３，在自由度为８的ｚ分布中对应的截尾

概率值是０．００２，说明检验结果进入了拒绝域，即我们可以认为没有足够的理由接受两

个变量没有相关关系的原假设，“受教育程度＂和“网络购物接受程度”之间存在着相

关关系，不同的受教育程度人群对于网络购物的接受程度存在着明显的差异，因此我们

需要进一步的分析不同的受教育程度群体的网络购物接受程度情况。

下面的表格中给出了不同的“受教育程度＂人群对于网络购物的接受程度频次。随着教育程度的上升，对于网络购物采取“接受程度一般”和“完全接受”的人员人数比例越来越大，“完全不接受”网络购物的人数比例迅速下降。

表６．６“受教育程度”和“网络购物接受程度”列联表

网络购物接受程度

完全不接受

初中及以下

高中

受教育程度

人专大学本科硕士及以上

总频次

来源：附录四分析结果

７４７３２２３

接受程度一般

７４３７４２１５１０５

完全接受

２５１６４８７１４１２０１

（参检验分析结果的统计意义和管理学意义

．

通过对“受教育程度’’和“网络购物接受程度＂的相关关系分析后，我们可以得到

这样的分析结果：

首先，“受教育程度”和“网络购物接受程度＂两个变量之间存在着相关关系，不

同的受教育程度会影响网络人群对于网络购物的接受程度。

其次，在不同的受教育程度人群中，受教育程度越高，对于网络购物的接受程度越高。网络购物企业在发展顾客时，可以重点发展受教育程度较高的人群，因为对网络购物的接受程度高，那么这部分人群就较为容易的进入到网络购物中。

６．３网络购物种类的统计分析

６．３．１用本文算例描述网络购物人群的购物种类分布

在３２９名被调查者中有２９９名消费者有过网络购物经历，在这２９９名被调查者中，“服装家具饰品＂和“书籍音像制品＂两种商品的购买人数在六类商品中最多，而其他的几类商品的购买人数相对较少。

对于已经进行网络购物的企业或者即将进入网络购物的企业来说，这样的商品购买人数分布提供了这样的信息：“服装家具饰品”和“书籍音像制品＂两种商品的顾客相对较多，而其他几类商品的购买顾客相对较少。企业可以适当调整自身的经营商品类型，来满足不同顾客的商品购买目标。

图６．１０网络购物被调查人群的商品种类分布

资料来源：附录四分析结果

６．３．２网络购物人群若干重要分类变量与购物种类相关分析的若干理论问题

这一节的研究目的和上一节分析类似，主要包括两个分析步骤。首先是判断某一个人群分类变量是否和商品购买种类存在相关关系。然后在第一个研究结果的基础上，通过频次比较，分析每一个人群类型更加青睐的商品类型，或者整个人群更加倾向于在网络中购买的商品类型。在分析方法的选择上，仍然选择列联表方法来对网络购物人群的分类变量与购物种

类相关关系进行分析，同时应用逻辑斯蒂回归方法对网络人群的购物总类和网络人群多变量特征之间的相关关系进行分析。

在网络购物人群的分类变量选择上，这里介绍单个分类变量以及多个分类变量和购物种类之间的相关关系分析。

６．３．３网络购物人群若干重要分类变量与购物种类相关分析的方法论

（１）逻辑斯蒂方法的原理

逻辑斯蒂回归分析中，因变量可以是两种分类类型的变量，也可以是多种分类类型的变量，这里我们仅介绍因变量是两种分类类型变量时的分析原理。而多分类类型的情况与这里类似，只是形式更为复杂。

逻辑斯蒂回归中，假设因变量的取值概率服从Ｓ型的曲线分布。曲线的方程式为：作）＝去（６．２）

图６．１１逻辑斯蒂函数的概率分布曲线

资料来源：作者编制

令因变量的取值方程为：

ｐ

Ｚ＝∥ｏ＋∑∥ｆｘｆ＝∥ｏ＋∥ｌＸｌ＋ｆ１２Ｘ２＋…＋∥口Ｘｐ

／－－１（６．３）

因变量Ｙ第一种类型出现的概率为：

以聊＝可初（６．４）

１＋Ｐ—Ｉ∥ｏ＋苫以ｘｆＪ

另外一种类型出现的概率为：

１，６

Ｈ∽斗蒜裔＝盟１＋ｅ－（Ｐｏ＋墨＝ｌＰｉＸｉ）

伽＝黑＝土掣＝Ｐ踟崔啪。㈨５，

一Ｐ（ｙ）１一！卢１ｍ

ｌ＋ｅ－卜量聃Ｊ

将胜算值进行自然对数转化，有：

ｈ１（咖）＝ｌＩ黑＝ｌＩ土犁＝肘∑Ｐ髓加．７）Ｐ、７１一（Ｙ）１一ｉ！；～后ｌ川…

ｌ＋ｅ—Ｐ舌色叫

将胜算值转化成线性形式后，就能够对逻辑斯蒂函数进行估计。

（２）逻辑斯蒂回归模型的类型

按照回归模型中自变量放入到模型中的方式不同，逻辑斯蒂回归模型分为直接模型、连续模型和逐步模型三种。

直接模型，将所有的自变量全部放入到逻辑斯蒂模型中。

连续模型，将自变量一个一个的按照顺序放入到模型中进行参数估计，然后比较不同自变量放入到模型中的拟合情况优劣。

逐步模型，将所有的自变量放入到模型中，然后按照设定的对自变量的选择标准，最后剩余进行最终参数估计的自变量。

（３）逻辑斯蒂回归模型的检验

逻辑斯蒂回归模型的检验分为整体模型的检验和个别参数检验。

（Ｄ整体模型的拟合优度检验：

第一种检验方法：卡方分布检验

ｚ２＝－２（ＩｎＬ（Ｂ）－ｌｎＬ（Ｏ））（６．８）这种方法的检验标准是，当检验值显著时，研究者可以认为进入到模型中的自变量

中至少有～种变量可以有效的预测因变量的概率值。

第二种检验方法：Ｈｏｓｍｅｒ—Ｌｅｍｅｓｈｏｗ检验

这种检验的检验标准都是，当检验值未达到显著性水平时，可以认为模型的拟合程度较好。

（Ｄ个别参数的显著性检验：

第一种检验方法：Ｗａｌｄ检验

∥＝研吲’１夕

其中，ｙ∥是自变量估计量的协方差矩阵

第二种检验方法：Ｓｃｏｒｅ检验（６．９）

Ｓｒ：＝ｆ＝１堑ｘ把歹）（６．１０）

两种检验的标准都是，当检验值显著时，认为自变量和因变量之间有显著的关系。６．３．４用本文算例研究网络购物人群若干重要分类变量与购物种类的关系

对网络购物人群分类变量与网络购物种类的相关关系分析采用列联表分析方法和逻辑斯蒂回归方法进行分析，应用ＳＰＳＳ软件中的ＣＲＯＳＳＴＡＢＳ模块和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模块来进行计算。

这里我们利用分析“性别”和“购物种类＂之间的相关关系和“性别＂、“受教育程度＂和“购物种类＂之间的相关关系来说明这部分的分析过程。

（１）“性别”和“购物种类’’之间相关关系的分析

①检验分析过程

首先，我们将“性别”和“购物种类＂选入到软件的变量框中；然后选择我们希望得到的分析结果，“Ｃｈｉ—ｓｑｕａｒｅ”（ｙ‘检验值）。５８

表６．７性别和网络购物种类度的Ｚ２检验结果

ｙ２检验

自由度

６

／Ｌ

检验值

皮尔逊ｚ２统计量似然比２，２统计量

有效样本量

资料米源：附录四分析结果

６６．１６７４２８

截尾概率值

０．０００

７１．７９４６４５

３２９

６０．０００

在检验结构中，皮尔逊ｙ‘检验值是６６．１６，在自由度为６的ｙ‘分布中对应的截尾概率值略大于０．０００，即我们可以认为没有足够的理由接受两个变量没有相关关系的原假设，“性别”和“网络购物商品种类’’之间存在着相关关系，不同的性别人群对于网络购物的商品种类存在着明显的差异，因此我们需要进一步的分析不同的性别群体的网络购物商品种类情况。

下面的表格中给出了不同的“性别＂人群对于网络购物的商品种类的频次分布情况。

表６．８“性别”和“网络购物商品种类”列联表

商品种类

服装家具饰｝５籍音像制化妆品及珠电脑、配件及通讯数码产玩具及母婴ｊ｝ｊ食品与保健

品

品

３０８５１１５

４４３０７４

宝

１７２５４２

品

２３５２８

品

２１２２３

品

２１５１７

性别总频次

男女

资料米源：附录四分析结果

（Ｄ检验分析结果的统计意义和管理学意义

通过对性别和网络购物商品种类的相关性分析后，我们得到了这样的分析结果：首先，“性别＂和“网络购物商品种类”两个变量之间存在着相关关系，不同的性别对于购买的商品种类有着明显的差异。

其次，通过我们对于“性别＂和“网络购物商品种类＂列联表的分析，可以发现不同的商品种类的主要顾客类型不同。

“服装家具饰品”、“食品与保健品＂和“化妆品及珠宝＂这三类商品的购买者中，女性占据了较大的比例。而“电脑、配件及通讯数码产品”、“玩具及母婴用品’’和“书籍音像制品＂这三种商品的男性购买者相对较多。

网络购物企业可以根据不同性别的顾客安排相应的商品种类，或者根据自身的销售商品种类吸引不同性别的顾客人群。

（２）“性别”、“受教育程度＂和“购物种类＂之间相关关系的分析

①检验分析过程

首先，将“性别”、“受教育程度”和“购物种类＂选入到变量框中，并将逻辑斯蒂回归模型的模型界定为“饱和模型＂，即模型中包括了自变量的主效应，以及所有变量之间可能交互作用效果。

通过软件的计算，我们将得到下面的运算结果。

表６．９模型拟合似然率卡方检验

模犁拟合标准

模型－２＊似然比函数自

然对数

进常数项

最终模型

资料米源：附录四分析结果２２６．９７６１１１．１７６１１５．８００１０．０００似然比检验卡方检验值自由度截尾概率值

似然率卡方检验，从初始模型到最终模型，判断模型对数据的拟合程度。从上面的运算结果中可以看出，从初始模型到最终模型，－２＊似然比函数自然对数减少了１１５．８００，改善比较明显，可以说模型对数据拟合的程度较好。

表６．１０关联强度系数

Ｃｏｘ－Ｓｎｅｌｌ关联强度

Ｎａｇｅｌｋｅｒｋｅ关联强度

ＭｃＦａｄｄｅｎ系数

资料来源：附录四分析结果０．３８７０．４０４０．１５９

关联强度系数代表了因变量和自变量关系的强度。上面的运算结果中，Ｃｏｘ—Ｓｎｅｌｌ关联强度和Ｎａｇｅｌｋｅｒｋｅ关联强度均在０．３以上，可以认为因变量和自变量之间存在着一定的相关关系。６０

表６．１１模型参数估计

商品种类４

常数项受教育程度

ｌ

系数标准差

Ｗａｌｄ检验值

０．００００．９２８０．３３４

自由度

截尾概率值

．９８９．３３５．５６３

胜算值

胜算值９５％置信区间下限

上限

０．０５０１．９６１１．１４９

３．５４４２．０３６１．９８９

１１１

７．１１０３．１５６

Ｏ．１３１０．０６４

３８４．７９４１５５．６９２

性别性别木受教育程度常数项受教育程度

－１．１０８１．０７８１．０５６１０．３０４０．３３００．０４０２．７３３

－６．８２２５．３３５３。７５８

４．１８１２．１７０２．３３３

２．６６２６．０４１２．５９４

ｌｌ１

０．１０３０．０１４０．１０７

２０７．３７０４２．８５３

２．９４６０．４４３

１４５９６．２１７４１４８．２７２

２

性别性别丰受教育程度常数项受教育程度

－２．６６７１．１５８５．３０３ｌ０．０２１０．０６９０．００７０．６７２

一５．８１０４．３６２３．１２４

４．３９６２．２２９２．４４７

１．７４７３．８２８１．６３０

ｌ１１

０．１８６０．０５００．２０２

７８．３８４２２．７３８

０．９９２Ｏ．１８８

６１９１．２５７２７５０．２３３

３

性别性别丰受教育程度常数项受教育程度

－２．１６６１．１９１３．３０８１０．０６９Ｏ．１１５Ｏ．０１１１．１８３

０．１５２２．９７９０．３２８

３．８０７２．１３０２．３４５

０．００２１．９５７０．０２０

１１１

０．９６８０．１６２０。８８９

１９．６７７１。３８８

０．３０３Ｏ．０１４

１２７８．７５６１３７．６３４

４

性别性别牢受教育程度常数项受教育程度

－１．９１５１．２２３２．４５１１０．１１７０．１４７０．０１３１．６２０

４．６７７０．９３８一２．３９３

４．０３８２．２６ｌ２．７７ｌ

１．３４１０．１７２０．７４６

１１１

０．２４７０．６７８０．３８８

２．５５５０．０９１

０．０３００．０００

２１４．７５７２０．８６３

５

性别性别爿ｃ受教育程度

－０．８９４

１．４１９０．３９７１

０．５２９

０．４０９０．０２５

６．６０４

ａ．因变量类型：６种．资料来源：附录四分析结果

参数估计结果中列出了５种商品的参数估计，剩余的１种商品作为前面５种商品对

比的参照。

②检验分析结果的统计意义和管理学意义

通过上面的罗吉斯蒂回归模型分析，我们可以得到这样的统计学结论：

首先，“性别”“受教育程度＂和“性别和受教育程度的组合”对“购物商品种类”有着一定程度的相关关系。

其次，对于不同的购物商品种类来说，有着不同的影响程度。如，“性别’’“受教育程度＂和“性别和受教育程度的组合＂的变量因素对第一种商品的影响均较弱，而对于第二种商品来说，“性别＂和“性别和受教育程度的组合＂的变量因素对购买商品的影响比较强。

对于网络购物企业来说，通过上面的模型分析结果可以得到：

首先，对于不同的性别和受教育程度的网络人群应该采取不同的商品种类分配政策。因为，虬｜生别＂和“受教育程度＂影响着网络购物的商品种类。

其次，网络购物企业在根据不同的商品种类确定发展顾客群时，也需要根据自身销售的不同商品类型来制定不同的顾客发展政策。比如，对于第一种商品，在购买这种商品的网络人群中，“男性”的数量是“女性＂数量的３倍；而购买第二种商品的“男性’’数量是“女性＂数量的４２倍。可见第二种商品更受男性购物者的青睐。

６．４网络购物风险感知的统计分析

６．４．ｉ用本文算例描述网络购物风险感知态度的分布

在３２９名被调查者中，对于每一个风险类型的态度分为了“风险程度小＂、“风险程度一般”和“风险程度大”三个等级。通过下面的二维列联表，可以发现，对于每一个风险类型来说，认为风险程度大的被调查者的数量都是三种程度中最大的。因此，我们可以这样推断：对于网络购物，大部分的网络人群都认为存在着较为严重的风险危害。

对于网络购物的企业来说，这样的调查结果为企业提出了这样的几个问题：

首先，网络人群的风险意识强烈，那么针对于网络人群中普遍存在的“风险大＂的观点，如何减弱或者消除网络人群对于网络购物的“担心＂或者因为害怕而放弃这种购物方式的可能性。

其次，对于网络购物“风险程度一般＂的网络人群来说，他们对于网络购物的风险或者不明了，或者认为网络购物的风险和实际中的实物消费没有特别的区别，那么企业在销售和宣传等过程中，应该提供什么样的服务内容，需要提供什么样的“诱因”将这部分人群吸引到网络购物中来。再次，对于网络购物“风险程度小”的网络人群来说，他们认为网络购物的风险小，

对于网络购物的欢迎程度也相应较高。那么，网络购物企业应该提供什么样的服务将这

部分人群通过各种方式维护在自己的顾客群中。这些都是经过对调查结果的分析，从而

针对网络购物企业提出来的问题。

表６．１２网络购物风险感知态度的分布

、Ｎ险程度

ｑ１０１ｑ１０２ｑ１０３ｑ１０４ｑ１０５ｑ１０６

问项＼＼＼

风险程度小

３０２７２３２０２０１１

风险程度一般

７１６９６９６４７３７５

风险程度大

２２８２３３２３７２４５２３６２４３

合计

３２９３２９３２９３２９３２９３２９

资料来源：附录四分析结果

在被调查的网络人群中，认为网络购物风险大的被调查者比较较大，这样的结果说明，大部分的网络参与者对于网络风险问题都是比较关注的，同时他们也认为在网络购物中存在着较大的风险。

６．４．２网络购物经历对风险感知态度影响分析的方法论

（１）提出“影响分析＂的理论依据

在上面的分析中，提出了网络人群对于网络购物风险感知的分布情况。这个时候，我们也考虑到了这样的一种情况：是否有过网络购物经历对于网络购物风险的感知程度会不会产生影响呢？

因为在经历过网络购物之后，消费者会遇到各种各样的服务情况，如收到优质的服

务，如受到非常不好的服务接待，那么他很自然的会对于网络购物拥有一个更加清晰和直观的了解和认知，会有一个从自身实际经历出发得到的感知。与没有经历过网络购物

的人群来说，这种切身的感受比那些从其他途径得到的认知要准确、真实的多。

其次，有过网络购物经历的人是网络购物企业“现有＂的顾客群体，没有过网络购

物经历的人是网络购物企业“将来”的顾客群体。这两部分人群对于网络购物企业有着

不同的存在意义，因此分别对这两部分人群进行分析，也是从企业的角度出发需要进行的分析过程。

出来这样的分析需要，在对于网络购物风险感知的分布情况分析时，在整个被调查

者样本的分布分析后，再进一步进行“是否有过网络购物经历”和“网络购物风险感知＂

的分析。

６３

（２）分析方法的选择

在进行这样的分析时，有两种分析方式可以采用。

第一种方法，首先针对某一个风险类型的问项调查结果，计算得出“有过网络购物经历＂和“没有过网络购物经历＂的人员的风险感知态度程度，形成对于这种风险类型的“是否有过网络购物经历和风险感知程度”的二维列联表。利用列联表的分析方法，分析不同的购物经历是否会对这种风险类型产生不同感知态度。然后，利用同样的方法，分析对于其他的风险类型，是否存在着不同购物经历影响风险感知态度的统计结果。

第二种分析方法，将被调查者中“有过网络购物经历’’和“没有过网络购物经历’’的人员分成两个小的样本。然后在每个小样本内部，分析样本总体对于这些风险类型的感知态度。对每个小样分别进行分析说明，通过对分析的结果进行间接的比较，而不再是将两种人群进行直接的样本内比较。

两种方法中，第二种方法比较适合这里的分析目的。首先，从统计学的意义来说，不同的风险类型之间必然存在着相关关系，如果从单个风险类型出发讨论不同人群的风险感知态度，那么就忽略了风险类型之间的相关性。而第二种方法，将所有的风险类型看作一个整体，从风险整体的角度来讨论人群内的风险感知态度，这样就避免了风险类型问的相关性问题。其次，从企业的管理角度来说，企业更加关心的是不同的消费者人群的风险感知情况，而对于具体的某一项风险类型的感知分布情况的关注程度较弱。因为企业在对网络购物中的风险进行控制时，并不是一个风险、一个风险去控制，更可能的是一项控制措施就得到了控制某几项风险的效果。因此，从统计学和企业角度出发，我们这里选择第二种方法来对网络购物经历对风险感知态度的影响进行分析。

（３）用本文算例研究网络购物经历对风险感知态度的影响

首先，我们将被调查者按照“是否有过网络购物经历＂分成两个新的样本。

然后，按照二维列联表的方式将不同网络购物经历和风险感知列举出来，得到下面的二维表格。

表６．１３有过网络购物经历的人群的风险感知分布

、、、、讽险挥度

ｑｌＯｌｑ１０２ｑ１０３ｑ１０４ｑ１０５ｑ１０６

风险奚Ｋ

风险程度小

２６２６２２１９１９１０

风险程度一般

６６６２６４６０６６６８

风险程度大

２０７２１１２１３２２０２１４２２１

合计

２９９２９９２９９２９９２９９２９９

资料来源：附录四分析结果

表６．１４没有过网络购物经历的人群的风险感知分布

＼Ｖ咝程度

ｑ１０１ｑ１０２ｑ１０３ｑ１０４ｑ１０５ｑ１０６

风匿泳

风险程度小

４１１１１１

风险程度一般

５７５４７７

风险程度大

２１２２２４２５２２２２

合计

３０３０３０３０３０３０

资料来源：附录四分析结果

其次，通过对上述的两个表格中的数据进行分析，可以得出这样的两个结论。第一，不论是有过网络购物经历，还是没有过网络购物经历，网络人群普遍认为网络购物中的风险程度较高。这和第一部分中，被调查者整体的分析结果是相同的。

第二，在有过网络购物经历的人群中认为“风险程度小＂的人数比例略高于没有过网络购物经历的人群。这样的结果说明，有过网络购物经历的人群认为“网络更为安全＂，而没有过网络购物经历的人则对网络购物有着更高的危险性评价。

这两个结论对于网络购物企业来说，一方面说明了消除网络人群对于网络购物的“不安全＂意识对于网络购物的顺利发展是重要的发展要求；另一方面，没有过网络购物的人群认为网络购物风险高，如果将这部分人群吸引近网络购物中，他们对于网络购物的风险程度评价将会降低，从而增加继续留在网络购物中的可能性，因此，“吸引消费者尝试进行到网络购物中”对于开发未进行网络购物的那部分顾客人群非常重要。

６．４．３网络人群的网络购物风险平均感知态度分析的方法论

（１）网络人群网络购物风险感知的平均态度分析的若干理论问题

通过探索性调查我们得到了在网络购物中可能存在的风险类别，包括网站安全风险、货物物流风险和信息保密风险等等。在针对这些风险项目对被调查者进行调查时，我们希望得到的是每一个调查项目在消费者心目中的相对重要程度。如，消费者对于个人信息的泄漏风险的关注程度可能就会高于对货款的遗失风险的担忧，因为他可能会认为自身的个人信息比作为“身外之物”的钱物更为重要。而这种情况是否存在，或者在这些风险类别中消费者是否“一视同仁＂还是存在一个从大到小的排列顺序。我们可以通过对消费者的风险等级评价结果进行处理，从而得到我们希望得到的分析结果。

首先，我们在研究风险的重要程度时用到了“相对＂的概念，是因为对于风险的评价是一种作为态度的主观评判，对其进行赋值本身就是一种定序的等级评判，其分数本身没有实际的数值意义，仅仅表示一种“程度”，所以我们用“相对重要程度＂来描述消费者在多种网络购物风险中的“态度＂问题。

其次，在利用调查问卷对消费者的网络购物风险感知程度进行收集，或者说是消费者对于某一种风险的“危害”程度进行记录时，消费者在进行调查表的填写过程中赋予了每一项风险一个“数值”，消费者之所以会选择这个数值来对这项风险进行评判而不是其他的同样可以说明风险“存在”的数值，比如他可以选择“２”来表达自己认为风险确实存在的态度，可是他填写了“３”这样一个风险程度更加“严重”的标准，这是因为这个消费者对于风险所赋予的主观评价中包含了两个部分的涵义。首先，消费者对于这种风险的相对重要性的一个评价。他认为这种风险是确实存在的，并且会影响到他的网络行为，他就会在选择表明风险“存在并有危害＂的选项。而不同的消费者会针对“存在”的风险选择不同的危害程度，这就涉及到另外的一个影响消费者态度的因素，那就是不同消费者不同的风险承受能力。对于一项存在的风险，有些人的承受能力较强，他会认为这项风险存在但是对他自身的影响不是很强烈，他可以忍受这种风险的负面影响；而另外一些人，他们的风险承受能力比较差，一点点风险都在他们的承受范围之外，他们就会认为这种风险会对他们造成非常大的负面影响，从而选择表明程度更高的选项。这个时候就涉及到了如何将这两个影响因素分解开，找到一种分析方法把个人的风险承受能力从总体态度中分离出去，只是剩余对每项风险相对重要程度的评价。

（２）网络人群网络购物风险感知的平均态度的分析方法

为了将不同消费者的风险承受能力分离，找到每项风险的相对重要程度，我们可以借助于“权数＂的概念。权数是表示单个个体、变量等在总体中的相对重要程度的一个概念。权数大小的不同，就可以表示这个个体或者变量在总体中的重要程度。如权数为

０．２的变量会比权数为０．１的变量更为重要。这样，借助于权数的计算我们就可以对不同风险的相对重要程度进行比较说明了。

计算风险相对重要性的权数时，我们需要分下面的三个步骤。首先，我们要列出如下表表述的不同消费者对于不同风险的态度列表。

表６．１５不同消费者的风险态度列表

被调查者

ｑ０１

田

３４３２

ｑ０２５４５２

风险项目

ｑ０３４ｌ４ｌ

ｑ０４５４５２

合计

１７１３１７７

乙

丙丁

资料来源：附录四分析结果

然后，计算每一个单独的消费者对于每一个风险类型的“相对”重视程度。这个程度就是一个权数的形式，是用这个消费者的任意一项风险关注程度等级赋值在他的所有风险等级赋值合计中的比例表示的，如下表中的计算过程。

表６．１６消费者的风险权重的计算过程

被调查者

ｑ０１

甲

ｑ０２

风险项目

ｑ０３

ｑ０４

３／１７＝０．１７６４／１３＝０．３０７３／１７＝０．１７６２／７＝０．２８６

５／１７＝０．２９４４／１３＝０．３０８５／１７＝０．２９４２／７＝０．２８６

４／１７＝０．２３５５／１７＝０．２９４４／１３＝０．３０８５／１７＝０．２９４２／７＝０．２８５

乙

Ｉ／１３＝０．０７７

４／１７＝０．２３５１／７＝０．１４３

丙丁

资料米源：附录四分析结果

最后，将所有消费者对于同一种风险的“权数”平均取值，得到的“平均权重”就表示了在全体的被调查消费者中，这种网络购物风险的相对重要程度。

表６．１７风险项目的相对重要程度的计算过程

被调查者

ｑ０１

ｑ０２

风险项目

ｑ０３

ｑ０４

甲乙

３／１７＝０．１７６４／１３＝０．３０７３／１７＝０．１７６２／７＝０．２８６

０．２３７

５／１７＝０．２９４４／１３＝０．３０８５／１７＝０．２９４

４／１７：０．２３５１／１３＝０．０７７４／１７＝０．２３５

５／１７＝０．２９４４／１３＝０．３０８５／１７＝０．２９４２／７＝０．２８５

０．２９５

丙丁平均

２／７＝０．２８６

０．２９５

１／７＝０．１４３

０．１７３

资料来源：附录四分析结果

在上面的表格中，按照平均值的大小得到，ｑ０２＝ｑ０４＞ｑＯｌ＞ｑ０３。这样的结果表明

了，ｑ０２和ｑ０４的相对风险重要程度相同并且大于ｑ０１和ｑ０３两种风险，而ｑ０３风险的

相对重要程度最弱。

最后，我们利用我们得到的每一项风险的相对重要程度“权数”可以进一步得到全体被调查消费者的群体平均承受风险水平，也就是全体消费者对于整个网络购物风险的平均承受能力是多少。这里的“数值”性结果的含义和我们在进行调查问卷设计时使用

的“五级＂态度划分的含义是相同的。计算的过程如下面的表格所示。

表６．１８不同消费者的风险感知程度

被调查者

ｑ０１

ｑ０２５４５２４４０．２９５１．１８２

风险项目

ｑ０３４１４１２．５２．５０．１７３０．４３ｌ

ｑ０４５４５２４４０．２９５１．１８２

３．５０５

合计

甲乙

３４３２３３０．２３７０．７１０

丙丁平均

每一项风险程度Ｘ

权重Ｐ

ｘ＊ｐ

资料来源：附录四分析结果

被调查者全体的平均承受风险水平是３．５０５，表明全体被调查者认为网络购物风险的风险程度介于一般和严重之间。

这种方法能够将个人的不同风险承受能力分离的关键在于，在计算每一个消费者的

风险“权重”时，不同的消费者的“权重和＂都为ｌ，每一个权数表示的都是“相对’’概念，去除掉了消费者风险赋值中的“绝对数”的数值差异，从而就得到了相对重要程度。

６．４．４用本文算例研究网络人群网络购物风险感知的平均态度

在３２９名被调查者中，有２９９名有过网络购物经历，３０名被调查者没有过网络购物经历。在前面的章节中，我们已经通过讨论得到了不同的网络购物经历对于网络购物风险的感知态度没有明显的差别。因此，这里的分析对象是全体的３２９名被调查者，不再按照是否有过网络购物经历来分别分析。

利用上面介绍的分析方法，对这３２９名被调查者的６项风险类型的风险感知态度进

行计算，可以得到下面的被调查者风险感知平均程度。

表６．１９被调查者的风险感知平均程度

被调奄者的风险感知程度

ｑ１０１ｑ１０２ｑ１０３ｑ１０４ｑ１０５ｑ１０６

２．６０１８２３７２．６２６１３９８２．６５０４５５９２．６８３８９０６２．６５６５３５２．７０５１６７２

风险的相对重要程度

０．１５８５３７６０．１５９４５８１０．１６０６１９５０．１６２０９８２０．１６１１０４１０．１６２２８３８

被调奄者的平均风险感知程度

０．２３０３５９１０．２３０３５９１０．２３０３５９１０．２３０３５９Ｉ０．２３０３５９Ｉ０．２３０３５９１２．５３３９５０２

合计

资料米源：附录四分析结果

通过上面的统计分析，我们可以得到两个结论。

第一，６种网络购物风险的相对重要程度近似，权重均分布在０．１６左右。

第二，全体被调查者对于网络购物风险的平均感知程度为２．５３，根据我们设定的“三级＂的网络购物风险程度，全体被调查者认为网络购物的风险程度较高。

６．５网络购物忠诚度与电子服务质量关系的统计分析

６．５．１用本文算例描述网络购物忠诚度的分布

（ｉ）用本文算例描述网络购物第一忠诚度的分布

网络购物调查的第一忠诚度是指，被调查者在经历过网络购物之后是否会继续在网络中购买商品。这是对于网络购物者自身的忠诚度的调查。

在２９９名有过网络购物经历的被调查者中，“会＂继续在网络中购物的人数为２７６名，占到了所有人数的９０％。调查结果表明，经历过网络购物之后，网络人员的网络忠诚度较高，大部分都会继续进行网络购物活动。

对于网络购物企业来说，调查结果说明网络购物市场有着较大数量的固定顾客人

群，网络购物有着较为稳定的市场。

图６．１２网络购物被调查人群的网络忠诚度一分布

资料来源：附录四分析结果

（２）用本文算例描述网络购物第二忠诚度的分布

网络购物调查的第二忠诚度是指，被调查者在经历过网络购物之后是否会将其在网络购物的经历等向身边的人介绍。这是对网络购物者外延的忠诚度的调查。

在２９９名有过网络购物经历的被调查者中，２８１名被调查者表示“会＂将其网络购物经历向身边的人介绍。这样的调查结果表明，网络购物或者某个企业提供的网络购物服务为网络购物者带来的服务感知等会迅速地通过这种方式向参加网络购物的人群中传播。因此，网络购物企业的“首次’’服务情况对于企业的新生客户发展有着重要的影响。优质的网络购物服务，会很快的将企业的良好信誉传播下去；同样，不好的服务口碑也会随着这种“口口相传＂的方式在人群中传播。

图６．１３网络购物被调查人群的网络忠诚度二分布

资料来源：附录四分析结果

（３）网络购物忠诚度分布的管理学意义

通过对网络购物忠诚度进行分布情况的分析，我们发现，大部分的网络购物者的网络购物忠诚度的程度较高。大部分的网络购物者在进行过网络购物后，会继续选择进行７０

网络购物，或者向身边或周围的人介绍、推荐网络购物的购物方式。

这样的分析结果可以为网络购物企业提供如下的信息：

首先，网络购物者的忠诚程度较高，在已经拥有了一定范围的顾客群之后，如果相应的购物服务等能够有效的提供，这部分顾客群能够成为比较固定的顾客对象。其次，网络购物者在自身进行网络购物后，会将自身的购物感受向认识的人介绍，这是一种行之有效的宣传方式。因此，网络企业应当通过这种手段，向企业已经拥有的顾客传播良性和正面的“企业印象”，借助于顾客的“口碑传颂＂扩大企业的影响力和潜在顾客的范围。

６．５．２网络购物忠诚度与电子服务质量关系的若干理论问题

网络购物忠诚度表示的是网络购物人群在进行网络购物之后，通过对于自身经历的网络购物经历的主观感受进行评价，对于今后是否会继续进行网络购物的主观判断。这个主观的判断会受到购物过程中各种因素的影响。电子服务质量是网络人群在购物过程中直接接触到的服务行为的质量评价，网络购物的电子服务质量的好和坏会对网络购物忠诚度产生重要的影响。受到优质的服务，网络购物人群会提高对于网络购物的接受程度，并且在今后继续采用网络购物的可能性会出现较大的提升，也就是网络购物的忠诚度会上升；反之，亦然。

因此，网络购物中的电子服务质量和网络购物忠诚度之间存在的相关关系，并且网络购物忠诚度受到电子服务质量方面因素的影响，可以认为网络购物忠诚度的高低程度和网络购物的电子服务质量之间存在着因果关系。

６．５．３网络购物忠诚度与电子服务质量关系分析的方法论

对于网络购物忠诚度与电子服务质量的关系分析有几种方法可以选择，分别是线性回归分析、ｌｏｇｉｔ对数线性模型和逻辑斯蒂回归分析。

线性回归分析是讨论一个因变量和一个自变量或多个自变量之间的回归关系的分析方法；逻辑斯蒂回归分析同样是讨论因变量和自变量之间回归关系的分析方法。逻辑斯蒂回归与线性回归分析方法不同之处在于，逻辑斯蒂回归分析中因变量是离散型变量，而一般的线性回归分析中因变量多为连续型变量。网络购物忠诚度是分类变量，为离散型数值，适合采用逻辑斯蒂回归分析方法来进行分析讨论。此外，线性回归分析方法的假设前提是自变量的分布是正态分布，而网络购物忠诚度显然并非正态分布，因此现行回归分析方法并不适合这里的分析工作。逻辑斯蒂回归与ｌｏｇｉｔ对数线性模型都能够分析因变量为名义变量时，因变量和自

变量之间的关系。二者的区别是，ｌｏｇｉｔ对数线性模型的因变量和自变量都是非数量型

变量，而逻辑斯蒂回归中自变量可以含有数量型变量。同时，ｌｏｇｉｔ对数线性模型多用于因变量是两种类型的名义变量，如性别（男、女）、成功（是、否）等，逻辑斯蒂回归则可以应用于因变量是两种类型和多种类型的情况。通过比较，采用罗吉斯蒂回归方法对网络忠诚度和电子服务质量的关系研究时。

６．５．４用本文算例研究网络购物忠诚度与电子服务质量的关系

对“网络购物忠诚度”和“电子服务质量”的关系分析，采用罗吉斯蒂回归方法，运行ＳＰＳＳ软件进行模型的计算。网络购物第一忠诚度和网络购物第二忠诚度反映了网

络购物者不同方面的对于网络购物的忠诚度，将这两个忠诚度分别讨论。这里对如何利用逻辑斯蒂回归分析“网络购物第二忠诚度”与“电子服务质量＂之间的关系进行说明。

将“网络购物第二忠诚度＂和“电子服务质量”选入到罗吉斯蒂回归模型选框中，

然后选择需要的统计量，可以得到下面的运算结果。

（１）模型运算结果

表６．２０模型拟合Ｏｍｉｂｕｓ检验譬方值

ＳｔｅｐＢｌｏｃｋＭｏｄｅｌ

４３．３１５３８５８５４３．３１５３８５８５４３．３１５３８５８５

自由度

１６１６１６

截尾概率

０．０００２５０５０．０００２５０５０．０００２５０５

资料米源：附录四分析结果

模型拟合优度卡方值为４３．３１５，达到了Ｏ．０５的显著水平，表示选入到自变量中至少有一个自变量可以有效的解释和预测样本在因变量的结果。

表６．２１关联强度系数

－２＊似然比函数白然对数

９２．１７４

Ｃｏｘ－Ｓｎｅｌ

ｌ关联强度Ｎａｇｅｌｋｅｒｋｅ关联强度

０．３６９

０．２３５

资料来源：附录四分析结果

关联强度系数，代表了因变量和自变量关系的强度。模型中，Ｃｏｘ—Ｓｎｅｌｌ和Ｎａｇｅｌｋｅｒｋｅ关联强度值分别是０．２３５和０．３６９，表示模型中的电子服务质量和网络购物

忠诚度之间有某种程度的关联。

表６．２２

卡方值

２．０９７

Ｈｏｓｍｅｒ－Ｌｅｍｅｓｈｏｗ拟合优度检验

自由度

７

截尾概率

０．９５４

资料来源：附录四分析结果

Ｈｏｓｍｅｒ－Ｌｅｍｅｓｈｏｗ拟合优度检验，代表了整体模型对样本数据的拟合情况。Ｈｏｓｍｅｒ—Ｌｅｍｅｓｈｏｗ拟合优度检验值为２．０９７，没有达到０．０５的显著水平，表示选入模型中的风险变量的逻辑斯蒂回归模型的拟合优度较好。

表６．２３模型预测的拟合程度

预测

观察

０

０忠诚度二ｌ１５

２７７正确率１６．７９８．７

９３．６忠诚度二１３４正确率

资料来源：附录四分析结果

逻辑斯蒂回归模型的分类预测结果。根据分类预测，有３名被调查者的忠诚度为“Ｏ”（分类正确），而有１５名被调查者的忠诚度为“１”（分类错误）；有２７７名被调查者的忠诚度为“１＂（分类正确），而有４名被调查者的忠诚度为“０＂（分类错误）。整体的分类正确率为９３．６％。分类正确率较高，回归模型能够有效的拟合原来的结果，选入自变量的电子服务质量类型能有效预测样本对“网络购物忠诚度二＂的态度。

通过对逻辑斯蒂回归模型的系数进行估计，可以发现在我们所选定的八种电子服务质量中，标号为ｑ２０１和ｑ２０４的两种服务的系数截尾概率达到了０．０５的显著性水平，意味着这两种电子服务对于网络购物第二忠诚度的重要解释变量。

（２）本文算例运算结果的统计学和管理学意义

（Ｄ统计学意义

从运算结果中可以发现，“网络购物第二忠诚度＂和“电子服务质量＂之间存在着相关关系，“电子服务质量”是“网络购物第二忠诚度＂的影响因素。

在我们选定了若干种电子服务质量中，“个人在网站上的注册信息保密性强’’和“网站的登录速度快、耗时短’’两个变量是“网络购物第二忠诚度”的重要的解释变量。

②管理学意义

通过对“网络购物第二忠诚度”和“电子服务质量”的逻辑斯蒂回归分析，我们可以得到这样的结论。

首先，网络购物企业需要针对网络购物中的电子服务进行在质量上的提升，因为网络购物的电子服务质量对于人们在网络购物后是否会将网络购物向身边的人进行推荐

介绍说一个重要的影响因素。

其次，在网络购物企业有针对性的加强某几个方面的电子服务质量工作时，可以着重提高在“个人信息的保密＂和“网站登录状态”两个方面的服务质量，因为在我们所选定的若干中网络购物中的电子服务质量中，这两种电子服务质量是比较重要的解释变量。

６．６网络购物忠诚度与网络购物风险关系的统计分析

６．６．１网络购物忠诚度与网络购物风险关系的若干理论问题

网络购物忠诚度表示的是网络购物人群在进行网络购物之后，通过对于自身经历的网络购物经历的主观感受进行评价，对于今后是否会继续进行网络购物的主观判断。这个主观的判断会受到购物过程中各种因素的影响。

网络购物风险是网络购物中不可回避的问题，也是影响到网络人群对于网络购物的接受程度和采用可能性的重要因素。一个充满了风险的网络购物环境是不会吸引最大数量的顾客群体的，而在接受过网络购物之后的网络购物人群对于网络购物风险的感知态度会对他今后是否继续采取网络购物产生重要的影响。如果，他在网络购物之后认为，网络购物的风险超过了他在购物之前的预期，即认为网络购物中的风险程度高，那么他会继续进行网络购物的可能性将会降低。反之亦然。因此，网络购物中的购物风险和网络购物忠诚度之间存在的相关关系，并且网络购物忠诚度受到网络购物风险方面因素的影响，可以认为网络购物忠诚度的高低程度和网络购物的购物风险之间存在因果关系。６．６．２网络购物忠诚度与网络购物风险关系分析的方法论

与上一节中研究网络购物忠诚度和网络购物中电子服务质量的关系的方法相同，在分析网络购物忠诚度和网络购物风险的关系时，我们同样采取逻辑斯蒂回归的方法。６．６．３用本文算例研究网络购物忠诚度与网络购物风险的关系

对“网络购物忠诚度”和“电子服务质量＂“网络购物忠诚度＂的关系分析，采用罗吉斯蒂回归方法，运行ＳＰＳＳ软件进行模型的计算。

因为网络购物第一忠诚度和网络购物第二忠诚度反映了网络购物者不同方面的对于网络购物的忠诚度，因此需要将这两个忠诚度分别讨论。这里我们对“网络购物第二忠诚度’’与“网络购物风险＂之间的逻辑斯蒂回归的分析过程作为案例，将如何利用逻辑斯蒂回归来分析二者之间的关系进行说明。

（１）本文算例的模型运算结果

将“网络购物第二忠诚度”和“网络购物风险”选入到罗吉斯蒂回归模型选框中，然后选择需要的统计量，可以得到下面的运算结果。

表６．２４模型拟合Ｏｍｎｉｂｕｓ检验卡方值

ＳｔｅｐＢｌｏｃｋＭｏｄｅｌ

４２．１３４２．１３４２．１３

自由度

１２１２１２

截尾概率

ＯＯＯ

资料来源：附录四分析结果

逻辑斯蒂回归模型的拟合优度检验结果。模型拟合优度卡方值为４２．１３，达到Ｏ．０５

的显著水平，表示模型至少有一个自变量可以有效的解释和预测样本在因变量的结果。

表６．２５关联强度系数

一２木似然比函数白然对数

９３．９２７８

Ｃｏｘ—Ｓｎｅｌ

ｌ关联强度Ｎａｇｅｌｋｅｒｋｅ关联强度

０．３６０

０．２３１

资料来源：附录四分析结果

关联强度系数，代表了因变量和自变量关系的强度。在第二忠诚度和“网络购物风险”的逻辑斯蒂回归模型中，Ｃｏｘ—Ｓｎｅｌｌ和Ｎａｇｅｌｋｅｒｋｅ关联强度值分别是０．２３１和０．３６０，表示选入到模型中的风险变量和网络购物忠诚度之间有一定程度的关联。

表６．２６

｝方值

３．２８５

Ｈｏｓｍｅｒ－Ｌｅｍｅｓｈｏｗ拟合优度检验

自由度

３

截尾概率

０．３５０

资料来源：附录四分析结果

Ｈｏｓｍｅｒ－Ｌｅｍｅｓｈｏｗ拟合优度检验，代表了整体模型对样本数据的拟合情况。

Ｈｏｓｍｅｒ－Ｌｅｍｅｓｈｏｗ拟合优度检验值为３．２８５，没有达到０．０５的显著水平，表示选入模型中的风险变量的逻辑斯蒂回归模型的拟合优度较好。

表６．２７模型预测的拟合程度

预测

观察

０

０

２４

忠诚度二

１１６２７７

正确率

１１．１９８．６９３．３

忠诚度二

正确率

资料来源：附录四分析结果

１

逻辑斯蒂回归模型的分类预测结果。根据分类预测，有２名被调查者的忠诚度为“０＂（分类Ｊ下确），而有１６名被调查者的忠诚度为“１＂（分类错误）；有２７７名被调查者的忠诚度为“１”（分类正确），而有４名被调查者的忠诚度为“０”（分类错误）。整体的分类正确率为９８．７％。分类正确率较高，回归模型能够有效的拟合原来的结果，选入自变量的风险变量类型能有效预测样本对“网络购物忠诚度二＂的态度。

通过对逻辑斯蒂回归模型的系数进行估计，可以发现在我们所选定的八种电子服务质量中，标号为ｑ１０１和ｑ１０２的两种网络购物风险的系数截尾概率达到了０．０５的显著性水平，意味着这两种网络购物风险是网络购物第二忠诚度的重要解释变量。

（２）本文算例运算结果的统计学和管理学意义

①统计学意义

从运算结果可以发现，“网络购物风险”和“网络购物第二忠诚度＂之间存在着相关关系，并且“网络购物风险”是“网络购物第二忠诚度＂的影响因素。

在我们选定的若干种网络购物风险中，“个人在网站中的注册信息出现泄露”和“登录的网站是骗取个人信息和钱物的虚假网站”是影响了“网络购物第二忠诚度＂的重要解释变量。

（Ｄ管理学意义

通过对“网络购物第二忠诚度＂和“网络购物风险＂的逻辑斯蒂回归分析，我们可以得到这样的结论。

首先，网络购物企业需要提高网络购物中的风险防范措施，因为从我们的回归分析中可以发现，网络购物风险是影响网络人群在购物后向身边的人推荐介绍网络购物的重要影响因素。

其次，网络购物企业在针对网络购物风险进行安全等方面的手段加强、设施投入时，可以有针对性的对“网络注册信息的安全＂和“网站真实性＂两个部分加强安全措施和宣传力度，从而达到提升购物企业知名度和安全性的目的，进而吸引更多的网络购物者进入到网络企业的相关网站等来进行网络消费。

第７章结论

７．１本文的研究结论

７．１．１方法选择结论

在进行与“网络购物’’类似的分析研究中，调查方法和分析方法的选择对于研究结论和研究进展都是需要谨慎考虑的方面。

（１）调查方法的选择

由于网络购物针对的调查人群包括了网络活动人群，同时网络人员又是生活在现实生活中的自然人，同时考虑到网络人群的调查数量、问卷回收程度、有效数据的数量等多个方面，对于网络购物现状的研究分析，本文中采取的“网络问卷调查”和“街头采访问卷调查＂想结合的方式，是较为理想的调查方法。

（２）分析方法的选择

分析方法的选择是和分析目的紧密联系在一起的。本文在进行网络购物多个方面的分析时，根据调查目的和数据类型等多个因素考虑，需要了选取的分析方法，如列联表分析、对数线性模型和逻辑斯蒂回归等多种分析方法。在分析样本人群的分布特征，分析样本人群的“态度问题”，需要结合每种分析方法的特点，来选择不同分析目的所试用的分析方法。例如，在进行网络人群的“风险感知态度＂分析时，需要去除“风险承受能力”对于网络人群答案的影响，采取了“相对重要程度”的概念和“权数”的分析方法，从而得到网络人群对于网络购物风险的平均感知态度。

７．１．２从本文算例中得到的分析结论

通过对多个调查目的进行案例分析，我们可以得到包括下面几个方面的分析结果。（１）网络人群特征分布

在参与网络活动的人群中，女性网络购物消费者的人数略多于男性；年龄在“１８岁到３０岁＂的网络人群占总人数的大部分，网络人群“较为年轻＂；受教育程度在大专水平及以上的被调查者占被调查者总数的８０％，网络人群的平均受教育程度较高；月收入在２０００元以上的被调查者占全部被调查者的７０％，在网络中活动的网络人员的平均月收入水平较高，相应的消费能力也较强；在网络中活动的人群，“老网民”占到了大部分；认为自己的网络使用不是熟练的人数占到了全体的大部分，网络人群对于网络的熟悉程度还较低；大部分在网络中活动的网络人员都曾经在网络中购买过商品。７７

（２）不同特征的网络人群对于网络购物的接受程度存在着差异

通过对于不同人群特征的网络人群进行比较分析，本文发现：不同的收入水平对于网络购物的接受程度没有明显的差异；在不同的受教育程度人群中，受教育程度越高，对于网络购物的接受程度越高。

（３）不同特征的网络人群对于网络购物的购物种类存在着差异

不同的性别人群对于网络购物的商品种类存在着明显的差异。“服装家具饰品＂、“食品与保健品’’和“化妆品及珠宝”这三类商品的购买者中，女性占据了较大的比例。而“电脑、配件及通讯数码产品”、“玩具及母婴用品”和“书籍音像制品＂这三种商品的男性购买者相对较多。

（４）网络人群对于网络购物风险的平均感知态度

网络人群对于我们选入到模型中的６种网络购物风险的相对重要程度近似；同时，全体被调查者对于网络购物风险的平均感知程度为２．５３，根据我们设定的“三级＂的网络购物风险程度，全体被调查者认为网络购物的风险程度较高。

（５）影响网络购物忠诚度的因素包括了网络购物风险因素和网络购物电子服务质量因素两个方面。

７．２本文研究的局限和发展

７．２．１研究的局限

本文的局限主要体现在下面几个方面：

首先，本文的主要关注重点在于调查问卷的设计和对不同分析项目的分析方法的选

‘

择上，对于如何发放问卷、对问卷进行回收等实际操作的分析研究不足。

其次，本文在进行分析方法的说明时采取的案例分析的方式。采取案例分析，能够较为清晰的说明分析方法的应用，但是离开通过实际收集到的数据，对于实际操作时出现的各种问题不能有效的提出和说明，限制了分析方法和实际数据的接轨，不能针对各种情况提出更为有效、合理的分析方法．或者对原有的分析方法针对具体的调查结果进行改进。

再次，在进行“网络购物风险’’和“网络购物电子服务质量＂的种类选择时，经过探索性调查得到的种类类型虽然大多已经得到了以前学者的认定，但同时也抛弃了一切可能会影响网络购物忠诚度的因素，这样就可能会无法找到更多的影响到忠诚度的其他

方面的原因。

７．２．２研究的发展

首先，将调查问卷设计的理论部分和问卷的发放、回收等实际操作过程紧密的联系在一起，研究如何能够更加便捷和更加准确的得到我们研究所希望得到的调查资料，这样就可以使类似于“网络购物”的调查研究变得更加可操作性。

其次，将探索性调查的调查范围扩大，同时可以加入“专家座谈”等事前调查方法，将“网络购物种类”、“网络购物风险种类”和“网络购物电子服务质量＂等多种需要进行探索性调查的调查结果内容扩大，分类的标准和分类的结果更加合理，能够更加有利于分析过程的进行。

附录

附录一网络购物调查问卷尊敬的先生／女士：

您好！

首先感谢您在百忙之中抽出宝贵的时问填写这份问卷，您的帮助将为我们的研究提供非常有利的支持。

本次调查的目的是了解您对目前网络购物的看法和态度，所收集的信息只用于学

术研究，不参与任何商业活动，我们将对您提供的数据予以保密，请根据您的真实想法进行填写。

谢谢！

天津财经大学统计系

请您，在您选择的答案前的字母下或答案后的口内划√

首先，请您告诉我们，您在网络购物中主要购买的商品种类（单选）：Ａ服装家具饰品

Ｄ电脑、配件及通讯数码产品Ｇ其他产品

Ｂ书籍音像制品Ｅ玩具及母婴用品Ｈ其他

Ｃ化妆品及珠宝Ｆ食品与保健品

一下面的问题用来描述您对于网络购物的态度：（一）您对于“网络购物”这一事物的接受程度是：Ａ完全不接受

Ｂ接受程度一般

Ｃ完全接受

（二）如果你曾经在网络中购买过商品，那么

１在网络购物之后，您还会继续在网络中购买商品吗？Ａ会Ａ会

Ｂ不会Ｂ不会

风险没有或风险非常小

个人在网站中的注册信息出现泄漏

登录的购物网站是骗取个人信息和钱物的虚假网站

网站承诺的服务项目不是真实存在的

网站中展示的商品信息是虚假的

在买卖过程中涉及到的信息被泄露

顾客交付的货款出现丢失高？

１口

２口

３口

１口

２在您经历过网络购物之后，您是否会向身边的人推荐在网上购买商品？

（三）您认为，下面的风险在网络购物中有多大的危害程度？

风险程度～般

２口２口

风险非常大

３口

１口３口

１口１口

２口２口２口

３口３口

１口３口

（四）在您经历过的网络购物服务过程中，您认为下面的网络购物服务质量有多

服务质量差

个人在网站上的注册信息保密性强

顾客能够时时监控商品的运达地点

个人的购物货款得到了安全的保障

网站的登录速度快、耗时短在网站上注册方便快捷网页的设计美观漂亮

顾客能够找到详细的网络服务流程的介绍资料

顾客在浏览网站和购物过程中，不会受到无关的广告等信息干扰

１口１口１口１口ｌ口１口１口１口

服务质量一般

２口２口２口

服务质量高

３口３口３口３口３口３口３口３口

２口

２口

２口２口

２口

二下面请您选择你的个人情况和您使用网络的经验。１、您的性别Ａ男Ｂ女２、您的年龄Ａ不到１８岁Ｅ３５到４０岁３、您的教育程度

Ａ初中及以下Ｂ高中４、您的个人月平均收入

ｈＤ

ＢＦ

１８到２４岁４１到５０岁

ＣＧ

２５到３０岁５０岁以上

Ｄ

３１到３５岁

Ｃ大专

ＣＦ

Ｄ大学本科１００１－２０００元５０００元以上２００５年２００８年

Ｃ

Ｅ硕士及以上

５００元以下

Ｂ

５０１—１０００元

Ｅ３００１—５０００元２００１—３０００元

５、您首次接触网络的时间ｈＤ

２００３年及以前２００６年

ＢＥ

ＢＥ

２００４年２００７年

ＣＦ

６、您每周上网时长Ａ１小时以下

Ｄ

１到１０小时４０小时及以上

１０到２０小时

２０到４０小时

７、您对于网络的使用熟练程度Ａ不熟练Ｂ一般熟练８、您是否有网购经历Ａ是

Ｂ否

Ｃ非常熟练

调查过程结束，非常感谢您的合作！

附录二网络购物第二忠诚度与网络购物电子服务质量逻辑斯蒂回归模型参数估

计

截尾概率

变量

系数值

标准差

Ｗａｌｄ值

自由度

值

发生比率

下限

ｑ２０１

１．８３５

０．７３－０．６５８

１．２０６Ｏ．８２１

０．３６６０．６４３１．２３６

－１．３７５

１．４１６０．８２３

０．９４３０．５７４２．２０４

０．４７１．９７２

１．１８９１．３７８

０．１５６２．０４７６．７０８

一３．７０５一０．８３８

１．４３６１．００６

６．６５６０．６９２２．０９２

－１．９８２一０．７４８

１．３７５１．０１４

２．０７９０．５４４１．１０２

１．４２４１．１４９

１．６８９１．１５４

０．７ｌ０．９９１２．０９９

１．６８８０。５４６

１．１７８１．０２３

２．０５２０．２８５０．７８２

一０．８６４－０．５７８４．０６９

０．９８０．９５９０．７１７

０．７７９０．３６３３２．２２３

２ｌｌ２１１２ｌ１２１１２１ｌ２１１２１１２１１１

０．０４０．０５４５０．０４２３０．５３９０．３３１０．４４９０．３３２０．６９３Ｏ．１５３０．０３５０．０ｌ０．４０５０．３５ｌ０．１４９０．４６１０．５７６０．３９９０．３２０．３５０．１５２０．５９３０．６７６０．３７８０．５４７

０

０．４２１０．５６１５８．５０９

０．０６２０．０８６

２．８７４３．６７７

５．４０８１．７２７

０．５３７０．２３３

５４．４５４１２．８２２

４．１５２３．１５４

０．１５１０．３２９

１１３．８４４３０．２７４

０．１３８０．４７３

０．００９０．０６５

２．０３８３．４５３

０．０２５０．４３３

０．００１Ｏ．０６

０．４１３．１１１

１．５９９７．１８５

０．１５５０．４８２

１６．４５１１０７．１０７

０．２５３０．５３６

Ｏ．０１６０．１０７

４．０５４２．６８９

２．０７５０．５１８

０．０１９５０．０１０４

２．２０４４０．２５８７

发生比率９５％置信区

间

上限

ｑ２０１（１）ｑ２０１（２）

ｑ２０２

ｑ２０２（１）ｑ２０２（２）

ｑ２０３

ｑ２０３（１）ｑ２０３（２）

ｑ２０４

ｑ２０４（１）ｑ２０４（２）

ｑ２０５

ｑ２０５（１）ｑ２０５（２）

ｑ２０６

ｑ２０６（１）ｑ２０６（２）

ｑ２０７

ｑ２０７（１）ｑ２０７（２）

ｑ２０８

ｑ２０８（１）ｑ２０８（２）

Ｃｏｎｓｔａｎｔ

附录三网络购物第二忠诚度与网络购物风险的逻辑斯蒂回归模型参数估计

截尾概率

变量

系数值

标准著

Ｗａｌｄ值

自由度

值

发生比率

发生比率９５％置信区间下限

Ｑ１０１

１０．１７６

２．６６９０．２６２

０．９６４０．９８５

７．６７２０．０７１９．１３７

０．２３

１．０３０．９７２

０．０５５．４８６１．８７３

１．４０６０．８９

１．０２８１．０４３

１．８７０．７２８２．４６７

－１．７１６一１．０７５

１．０９７１．１６５

２．４４５０．８５２１．１９６

０．４２６１．１７３

０．９７２１．０７６

Ｏ．１９２１．１８９１．６１５

－１．０３６－０．０２９２．２０２

１．２２８１．３７８１．２８５

０．７１２

０２．９３５

２１ｌ２１１２１１２ｌ１２１１２１１１

０．００６０．００６Ｏ．７９０．０１０．８２３０．０１９０．３９２０．１７２０．３９４０．２９１Ｏ．１１８０．３５６Ｏ．５５０．６６１０．２７６０．４４６０．３９９０．９８３０．０８７

０．３５５０．９７１９．０４３

０．０３２０．０６５

３．９３６１４．４６３

１．５３２３．２３２

０．２２８０．３９２

１０．３０１２６．６２９

０．１８０．３４１

Ｏ．０２１０．０３５

１．５４５３．３４５

４．０８１２．４３５

０．５４４０．３１５

３０．６３１１８．８１４

１．２５８０．１０３

０．１６７０．０１５

９．４６６０．６９

１４．４３２１．２９９

２．１８３０．１８９

９５．４３１８．９５３

上限

Ｑ１０１（１）Ｑ１０１（２）

Ｑ１０２

Ｑ１０２（１）Ｑ１０２（２）

Ｑ１０３

Ｑ１０３（１）Ｑ１０３（２）

Ｑ１０４

Ｑ１０４（１）Ｑ１０４（２）

Ｑ１０５

Ｑ１０５（１）Ｑ１０５（２）

Ｑ１０６

Ｑ１０６（１）Ｑ１０６（２）

Ｃｏｎｓｔａｎｔ

附录四模型采用数据

项目编号

性别

年龄

教育程度

收入

接触网络历史

每周上网时长

网络使用熟练程度

１２３４５６７８９１０１１１２１３１４１５１６１７１８１９２０２ｌ２２２３２４２５２６２７２８２９３０３１３２３３３４３５３６３７３８

２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２

２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２３３３３３３３３３

３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３４４４４４４４４４４４４４

４５６２４５６２４５４５６４４５４５６６４５６１４５４５６６４５６３４５６６

ｌ２３３ｌ２３３ｌ２３ｌ１１１２３４１２３ｌ１２３２１２３ｌｌｌ２３２１２３

１ｌ３２３５５４５４２１３３５１２５５４２４５３５５ｌ４２１１１５２５５４４

２３３３ｌ３１３３ｌ１１１ｌ３１ｌｌ１２１２３１３１１３１３１１３１２３１ｌ

是否有过网购经历

１１１１１１１１１１１１ｌ１１ｌｌ１１１１ｌ１１１１１ｌ１１ｌ１ｌ１ｌｌ１１

网络购物接受程度

３２３２３３３２３３２３１３３３２２１３２３１２３３３２３２３３３３３２３３

商品种类

忠诚度一

忠诚度二

１１１１ｌ１ｌ１１ｌ１１１ｌ１ｌ１１１ｌ１１ｌｌ１１１１ｌ１１１１ｌ１ｌｌ１

１１１１１１１１１１１１１１１１１１１１１１ｌ１１１ｌ１ｌ１１１ｌ１１１１１

ｌ１ｌ１ｌ１１１１１ｌｌ１１１１１１１１ｌ１１１ｌ１１ｌ１ｌ１１１１１１１１

３９４０４１４２４３４４４５４６４７４８４９５０５１５２５３５４５５５６５７５８５９６０６１６２６３６４６５６６６７６８６９７０７ｌ７２７３７４７５７６７７７８７９８０８１

２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２２

３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３３ｌ２６２２ｌ７６７

４４４４４４４４４４４４４４４４４４４４４４１４２５３５２３１２３４４４５１ｌ２１５１

４２４５４５６６５６４ｌ４５６１２６４５６５６６５６５４５４５６４５６４５６５６５１４

４１２３３２６１２３６１２３ｌ１２３２３６１２３４２２３ｌ６２３ｌ２３ｌｌ２３４１２３

２２３１５３３４５３４５５１３ｌ５２５４３３２３５２４４４２５ｌ４２１５１２２５３３５

３ｌ１１ｌｌ２３２１３１３１３３ｌ３ｌ２１３３１２１３１３３３１ｌ１ｌ３３３２２１２ｌ

１ｌｌ１ｌｌ１１１ｌｌ１ｌｌｌ１１ｌｌｌｌ１ｌｌ１１ｌｌｌ１１ｌｌｌ１１１１１１１１１

２３２２２３３２３３３ｌ３３２３２２３３３２３３ｌ３３２３２３３２３３２２１１３２２１

１１１ｌ１１１１１１１１ｌ１１１１１１１１１１ｌｌ１ｌ１ｌｌｌｌ１１１ｌ１１ｌ１１１１

１１１１１ｌ１１１１１１１ｌ１１１ｌ１１ｌ１ｌ１１１ｌｌ１１１１１１ｌ１１１１１１１１

ｌ１ｌ１１１ｌ１ｌ１ｌｌｌ１１１ｌ１ｌｌ１１ｌ１ｌｌ１１１１１１１１１１１１１１１１ｌ

８２８３８４８５８６８７８８８９９０９１９２９３９４９５９６９７９８９９１００

２２１１１１１１ｌ１１１１１１１１１１

２７６６４５６６２２４１４１４３２４５

１２４３１４３４３５２２５２４ｌ１５５

５６５６４５６１２３６６５４４５４５６

２３２１２３２３３６５１２３２５４３１

３２４３４５２１２５５２４５１２４２４

ｌ１３２１３１２１３３３３２１３３３１

ｌ１１１１１ｌ１１ｌ１１１１１１１１１

２３２３３３２２２３３２３２３３３３３

１１１１１ｌ１１１１ｌ１１１１１１ｌｌ

ｌ１１１１１１１１１１ｌ１ｌ１ｌ１ｌ１

１１ｌ１１１ｌ１１１１１１ｌ１１１ｌ１

项目编号

１２３４５６７８９１０１１１２１３１４１５１６１７１８１９２０２１

ｑ０１

ｌ１１１１１ｌ１１１１１１１ｌ１１ｌｌ１１

ｑ０２

１１１１１１１ｌ１１ｌ１１１１１１ｌ１１３

ｑ０３

１ｌｌ１１１１１１１１１ｌ１１１１ｌ１１３

ｑ０４

ｌ１ｌ１１ｌ１１ｌ１ｌｌ１１１１１１１１３

ｑ０５

ｌ１１ｌｌ１ｌ１１１１１１１ｌ１１ｌ１１ｌ

ｑ０６

１ｌ１ｌ１１ｌｌ１１ｌ１１１ｌ１ｌ１１ｌ３

ｑ２０１３３３３３３３２２３３３３１２２３３３３３

ｑ２０２３３３３３３３３３３２２３３３３２ｌ２３３

ｑ２０３３３２２３３３３３３３３３２２３３３３３３

ｑ２０４３３３３３３２２３３３３２２２３３３３３３

ｑ２０５３３３３３３３２２３３３３３２３３３３３３

ｑ２０６３３３３３３３２２３３３３２２３３３３３３

ｑ２０７３３３３３３２２３３３３２３２３３３３３３

ｑ２０８３３３３３３２２３３３３３２２３３３３３３

２２２３２４２５２６２７２８２９３０３１３２３３３４３５３６３７３８３９４０４１４２４３４４４５４６４７４８４９５０５１５２５３５４５５５６５７５８５９６０６１６２６３６４

１３２２１１ｌ１１ｌ１１１１１１ｌ１１ｌ１ｌ１１１１１１１１１ｌ３３ｌ１１１ｌ１１１ｌ

２２１ｌ１１１ｌｌ１１１３ｌ１ｌ２ｌｌ１１１１ｌ１１１１１１１１１ｌ３３ｌ１３２１１１

１３ｌ１１ｌ１１ｌ１１２３ｌ２１ｌ１ｌｌｌ２１１１２１ｌ３１１１１１３３ｌ１３２１ｌ１

３ｌｌｌ１ｌ１１１２１ｌ３１ｌｌ２１ｌ２１１１１ｌ１１１３３１ｌ１ｌ３３１１３２１１１

３２１１１１ｌ１１１１１３１１１１１ｌ１２ｌ１２１１ｌ１３３３３ｌ１３３１１３２１１１

２２１ｌ１１ｌ１１１１１３１１ｌｌ１１２ｌ１３１１１２１１２ｌ１１１ｌｌ１１３３１１１

３３２２３３３３３３３３２３３３３３３３２２３３３３３３３２２３３３３３３３２２３３３

３３３３３２２３３３３３３３３２３３３３３３３２２３３３３２２３２２３３３３３３３２２

３２２３３３３２２２３３３３３３３２２３３３３２２３３３３３３３３２２３３２２２３２３

３２２３３３３３３３３２３３３３３３３２２３３３３２２３２２３３３３３３３２２３３３３

３２２３３３３２３３３３２３３３３３３３２２３３３３３２２３３３３３３３３３２２３３３

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后记

本论文从论文的选题、制定写作提纲、初稿至整片论文定稿，得到了导师周恒彤教授的悉心指导。在学习过程中遇到的学术上的难题，得到了周老师及时、耐心仔细的讲解，对此再次对周老师表示深深的感谢。

同时，我衷心感谢给予了我莫大帮助的、统计系的全体老师。他们为我论文提供了非常宝贵的意见和热情的帮助，帮助我在学业的道路上稳步向前。

网络购物市场统计调查与分析的方法研究

作者：

学位授予单位：张立军天津财经大学

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1.学位论文 肖艳 电子商务环境下消费者感知风险实证研究 2008

目前在国内，互联网已经发展成为影响最广、增长最快、市场潜力最大的产业之一，巨大的网民规模为网络购物提供了广阔的发展空间。但中国互联网络信息中心的最新调查结果显示，目前我国网络购物人群仅占25.0％。网络购物感知风险是阻碍网络购物进一步发展的瓶颈之一。因此揭示消费者网络购物感知风险的构成，探讨消费者对不同类别产品的感知风险，剖析感知风险作用于网络购物意愿的机制对于促进消费者网络购物具有重要的理论指导意义。 本研究基于感知风险研究的多维度理论，对电子商务环境下消费者的感知风险进行系统的理论探讨。研究采用实证研究方法，以网上销售的书籍、服装和手机为例，探讨产品类别对感知风险和购买意愿关系的影响作用。论文首先界定了电子商务、感知风险、购买意愿等的概念，然后在回顾已有的感知风险与网络购买意愿关系研究的基础上提出了本文的研究模型。其次，进行了量表的开发、调研设计与数据采集和分析。通过对1428份有效问卷数据的分析，主要得出几个结论： (1)人口统计变量对消费者网络购物风险感知的影响非常有限，不同年龄、学历、收入、触网时间的消费者只在财务风险、交付风险等方面存在一定的差异。不同网络密切度的消费者在绩效风险和时间风险上没有显著差异，但在财务风险、交付风险和隐私风险等方面存在一定的差异。网络购物经验对消费者网络购物风险感知具有显著影响。 (2)各维度感知风险对网络购物意愿都有直接的负向影响，其中隐私风险对网络购买意愿的影响系数最大，其次是财务风险。 (3)产品类型对感知风险与网络购买意愿起到调节作用。书籍、服装和手机三类产品的感知风险之间存在显著差异，从搜索品到体验品消费者可以获得的关于产品或服务特征的信息越来越少，获取信息的难度越来越大，成本越来越高，感知风险也越高。感知风险的五个维度，除财务风险外，其他维度也是呈上升趋势的。 最后，本研究在理论分析和实证研究的基础上提出了基于感知风险的网络购物发展策略。在宏观政策方面推动网络安全技术的开发和应用，建立安全的网络购物技术环境；对于电子商务企业经营策略方面建立良好信誉，培育网络环境下成熟的消费者，采用风险降低策略促进消费者进行网络购物。 论文的研究成果对国内电子商务发展政策制定和企业降低消费者感知风险，实行电子商务经营策略提供了一定的理论依据和实践帮助。

2.学位论文 陈莉莉 电子服务质量的中国消费者信任研究 2009

近年来，随着因特网和电子商务的蓬勃发展，不仅逐渐改变了人类的生活习惯，使人们的购物行为从传统的实体商店延伸到新形态的网络商店或电子商店，还创造了新的商业行为及经济模式，使得越来越多的针对消费者的企业试图通过互联网商务赢得更大的发展空间，但网站竞争却日益激烈，而网站由于缺乏有效的理论指导与营销策略，无法对用户需求进行全面了解，使自己的电子服务质量无法应对和满足用户的需求，并被他们所信任，因而也就无法实现网站的良性循环与可持续发展。 @@ 在现有的企业管理文献中，关于电子服务质量的研究还处于起步阶段，从20世纪60年代开始，研究人员从服务的特性入手，将服务和实物商品区分开来，并对服务质量进行定义。进入21世纪之后，随着电子商务的出现和迅速发展，电子服务和电子服务质量开始受到研究服务领域的学者们关注。随后学者们又将电子服务质量和消费者行为联系起来研究。由于电子服务质量存在很多和现实世界服务质量不同的特点，对电子服务质量的消费者信任方面的问题开始被学者们注意和研究。 @@ 但通过对相关文献的梳理，本文发现，第一，现有文献中较少从消费者的感知角度出发来研究电子服务质量的消费者信任。然而，消费者信任其实是指消费者在预感可能会存在风险的前提下，仍然存在对交易方的可信赖感知和预期，认为交易方会以消费者的利益为重的一种态度和信仰，具有强烈的主观性，因此有必要从消费者感知利益和感知风险这一角度来进行研究。第二，很多文献都是把网站的质量因素作为综合变量研究，过于宽泛。在电子商务的研究中，越来越多的研究集中于网站的质量因素来探讨在网络环境下用户的接受度。但大多数实证研究将网站的质量因素作为一个综合性的变量，对网站质量因素没有作深入、细致地剖析，往往笼统地分析网站的声誉、外观设计、沟通、安全环境等，缺乏一定的条理性和逻辑性。第三，有些学者将信任作为电子服务质量的一个维度进行研究，然而信任是一种对他人的心理评价，就像消费者满意和消费者忠诚一样，理应从测量维度中剥离出来，作为独立的要素被研究，因此，他们所提出的电子服务质量测量维度是不完整的和片面的。第四，当前很多研究都没有能完整地对电子服务质量的消费者信任进行研究，有些偏重从消费者个人角度，有些则偏重 从网站角度等等，因此本文将消费者个人特征、电子服务质量、感知风险、感知价值和消费者的信任态度完整和全面的联系起来构建了一个模型。第五，正如在前文中所检索的那样，目前在中国将电子服务质量和消费者信任联系起来进行研究的论文和文章并不多，截止20xx年4月中国期刊全文数据库中仅刊载了4篇，且在这4篇文章中并未深入细致的对电子服务质量的消费者信任进行研究，而全国优秀硕士博士论文则为0篇，因此有必要将本文所构建的模型在中国背景下进行实证，对中国的网络购物消费者进行调研，从而为我国的网络购物模式的发展以及相关网站的发展提供一定的理论指导。@@ 所以本论文借鉴国外已有的研究成果，在中国文化背景下通过实证研究，探讨了电子服务质量和消费者信任两者之间的关系，从消费者感知角度来诠释电子服务质量对信任的影响，期望对网站经营商改进服务质量，制定差异化服务竞争策略以及促进网络购物市场的繁荣发展有重大意义。本论文的研究问题主要有三个：一是在消费者的信任是一个态度和心理的问题情况下，探索网站所提供的电子服务质量通过消费者感知风险和感知利益来对消费者的信任态度产生影响。二是探索电子服务质量可以细分为哪几个维度，同时分析了这些维度对消费者感知风险、消费者感知利益以及消费者信任的影响程度。三是探寻了消费者所具有的不同特征，对消费者感知风险、消费者感知利益以及消费者信任所产生的不同影响。 @@ 本论文共分五部分，其中第二到第五部分为本文的主体。第一部分为引论，主要介绍本文研究问题的背景、界定了研究范围、描述了国内外研究现状和意义、明确了研究目标和研究方法，最后列出了本文的研究框架。 @@ 第二部分是文献综述，仔细梳理了服务质量、电子服务质量、消费者信任等国内外研究文献，在此基础上重点介绍了当前对电子服务质量的消费者信任方面的研究问题，指明了现有研究的一些缺陷的地方。 @@ 第三部分为研究假设和理论模型。依据相关文献以及我国电子服务质量的实际情况，界定出电子服务质量所包含的维度，构建出了本文要验证的理论模型，并提出各变量间的关系假设及各变量的测量，最后发放问卷，介绍被调研者的基本信息。 @@ 第四部分是数据分析和检验，分为两小部分，第一小部分是统计分析样本的一些基本特征(如性别、年龄、受教育程度、网络技能熟练度、网络购物经验等)。第二小部分使用皮尔逊相关性分析来检验本文模型中的各变量间是否存在相关性，并使用多元回归分析来检测电子服务质量的7个维度对消费者感知风险和感知利益的影响程度。 @@ 第五部分为研究结论、建议和研究展望。首先对整体研究结论进行了解释和 分析，接着阐述了本研究的理论贡献和实践意义，最后指明本研究的局限性并提出未来研究的方向。@@本论文采用多种统计方法对调研数据进行分析之后，得到四个主要的实证研究结果：(1)本论文提出电子服务质量中有七个评价维度，包括个性化、响应性、易用性、网站声誉、安全性、虚拟体验、信息质量，这7个维度和消费者感知利益均有正的相关性，而只有响应性、易用性、网站声誉、安全性和信息质量这5个维度对消费者感知风险有负的相关性。(2)电子服务质量这七个维度对消费者感知利益、感知风险以及消费者信任的影响程度不同，其中安全性、响应性、网站声誉和信息质量依次是对消费者感知利益影响最大的四个要素，安全性、网站声誉、信息质量是对消费者感知风险影响最大的三个要素。(3)消费者特征中的人口统计变量和个人创新性对消费者感知利益、感知风险以及消费者信任没有影响作用；消费者特征中的个人信任倾向、个人风险偏好、消费者网络技能熟练度、网络购物经验、网站购物经历满意度对消费者感知利益、感知风险以及消费者信任有直接影响。 @@ 本论文的理论贡献在于它是在理性行为理论TRA、计划行为理论TPB、技术接受模型TAM、感知价值模型等基础之上，将消费者信任的研究和电子服务质量的研究结合起来，从消费者感知角度入手，引入“消费者感知利益”和“消费者感知风险”这两个变量，提出了一个新的理论模型，同时在国内外文献基础上对电子服务质量的维度进行了修改，重新开发了量表，并在中国这样一个新的背景下进行了实证检验，全面分析了电子服务质量中各维度对消费者感知利益、消费者感知风险及消费者信任的影响作用，此外，本文还在消费者特征中增加了很多新的变量，比如个人信任倾向、个人风险偏好、消费者网络技能熟练度、网络购物经验、网站购物经历满意度和个人创新性等，然后通过实证来检验这些因素对于消费者感知利益、消费者感知风险和消费者信任的影响作用。 @@ 本文研究结果在实践中使网站经营商在实践中能更好地把握住信任的主体即消费者的心理，从而对那些影响到消费者信任的电子服务质量方面的关键因素有针对性地展开控制和改善，能够制定正确的服务质量改进策略以提高消费者的信任度，降低企业经营成本，提高资金的利用效率，提高企业的竞争力。此外，我国目前拥有庞大的网络使用人数，但仅有较少部分的网民使用网络购物，通过本文的研究，提高消费者信任度，能够使我国消费者在网络发达的今天可以充分享受网络的便捷，给他们自己的生活带来方便。 @@关键词：电子服务质量；e—SERVQUAL模型；感知利益；感知风险；消费者特征；消费者信任

本文链接：http://d..cn/Thesis_Y1552390.aspx

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