system: [SYSTEM]

user: 3. 实证分析 本部分实证分析包括相关分析与回归分析，来验证之前提出的各项假设。 3.1. 相关分析 相关分析多以分析变量之间的线性关系为主，本研究采用皮尔逊(Pearson)相关系数r来分析变量之间的相关性，r的值介于正负1之间，r的绝对值越接近1，变量之间的相关关系越强。 本研究借助SPSS25软件进行相关分析，结果如表1所示： Table 1 Related analysis tabl 自身特性 品牌接触 品牌形象 品牌偏好 自身特性 皮尔逊相关性 1 0.381 ** 0.788 ** 0.807 ** Sig. (双尾) 0.000 0.000 0.000 个案数 616 616 616 616 品牌接触 皮尔逊相关性 0.381 ** 1 0.732 ** 0.766 ** Sig. (双尾) 0.000 0.000 0.000 个案数 616 616 616 616 品牌形象 皮尔逊相关性 0.788 ** 0.732 ** 1 0.846 ** Sig. (双尾) 0.000 0.000 0.000 个案数 616 616 616 616 品牌偏好 皮尔逊相关性 0.807 ** 0.766 ** 0.846 ** 1 Sig. (双尾) 0.000 0.000 0.000 个案数 616 616 616 616 表1. 相关分析表 ** 在0.01级别(双尾)，相关性显著。 由表1的结果可以看出，自身特性与品牌形象的相关系数为0.788，即高度相关，且双尾检验概率值为0.000，由此可见，自身特性与品牌形象之间为正相关，进而假设H1a成立。同理可知，自身特性与品牌偏好之间是正相关的，进而假设H1b成立。自身特性与品牌形象之间是正相关的，进而假设H2a成立。自身特性与品牌形象之间是正相关的，进而假设H2b成立。品牌形象与品牌偏好之间是正相关的，进而假设H3成立。 3.2. 品牌形象的中介作用 学者Meehan在其研究中指出，可通过回归分析来界定中介变量的效果。回归分析和相关分析类似，也是分析变量之间线性关系的 [ 4 ]。在相关分析中的变量都视为随机变量，仅仅研究变量之间的线性关系；而在回归分析中，变量分为自变量和因变量，侧重于研究变量之间的因果关系 借助SPSS25软件进行回归分析，分析结果如表2、表3和表4所示： Table 2 Model fitness test results tabl 模型 R R 2 调整后的R 2 标准估算的错误 自身特性、品牌接触对品牌形象 0.799 a 0.638 0.636 0.52124 自身特性、品牌接触对品牌偏好 0.806 a 0.650 0.649 0.47459 自身特性、品牌接触、品牌形象对品牌偏好 0.869 a 0.755 0.754 0.43589 表2. 模型拟合度检验结果表 a预测变量：(常量)。 Table 3 ANOVA tabl 模型 平方和 自由度 均方 F 显著性 自身特性、品牌接触对品牌形象 回归 156.388 2 78.194 413.724 0.000 b 残差 116.082 613 0.189 总计 272.470 615 自身特性、品牌接触对品牌偏好 回归 235.928 2 117.964 578.255 0.000 b 残差 125.358 613 0.204 总计 361.286 615 自身特性、品牌接触、品牌形象对品牌偏好 回归 261.027 3 87.009 530.543 0.000 b 残差 100.259 612 0.164 总计 361.286 615 表3. 方差分析表 b预测变量：(常量)。 Table 4 Regression coefficient tabl 模型 未标准化系数 标准化系数Beta t 显著性 B 标准错误 自身特性、品牌接触对品牌形象 (常量) 1.250 0.136 8.945 0.000 自身特性 0.511 0.031 0.489 23.783 0.000 品牌接触 0.341 0.025 0.301 12.616 0.000 自身特性、品牌接触对品牌偏好 (常量) 0.979 0.132 7.349 0.000 自身特性 0.523 0.030 0.497 25.127 0.000 品牌接触 0.332 0.029 0.281 14.702 0.014 自身特性、品牌接触、品牌形象对品牌偏好 (常量) 0.768 0.120 5.924 0.010 自身特性 0.312 0.032 0.283 14.168 0.000 品牌接触 0.239 0.024 0.198 10.205 0.021 品牌形象 0.436 0.018 0.403 26.802 0.000 表4. 回归系数表 根据表2的结果可知，自身特性、品牌接触对品牌形象的回归方程的判定系数为0.638，自身特性、品牌接触对品牌偏好的回归方程的判定系数为0.650，自身特性、品牌接触、品牌形象对品牌偏好的回归方程的判定系数为0.755，表明回归方程解释了总变异的63.8%，65.0%，75.5%，拟合程度较好。且根据表3的结果，该方程通过了F检验，表明回归效果显著，故自身特性、品牌接触与品牌形象之间具有显著的线性关系，自身特性、品牌接触与品牌偏好之间具有显著的线性关系，自身特性、品牌接触、品牌形象与品牌偏好之间具有显著的线性关系。根据表4的结果，常数项、自身特性和品牌接触，常数项、自身特性、品牌接触和品牌形象都通过了显著性检验，因此，自身特性、品牌接触与品牌形象的回归方程为：品牌形象 = 1.250 + 0.511 * 自身特性 + 0.341 * 品牌接触，自身特性、品牌接触与品牌偏好的回归方程为：品牌偏好 = 0.979 + 0.523 * 自身特性 + 0.332 * 品牌接触，自身特性、品牌接触、品牌形象与品牌偏好的回归方程为：品牌偏好 = 0.768 + 0.312 * 自身特性 + 0.239 * 品牌接触 + 0.436 * 品牌形象。 由回归方程可知，品牌形象是影响咖啡消费者品牌偏好最显著的因素，其次是咖啡自身特性，最后是品牌接触。 3.3. 咖啡品牌形象中介作用对比 品牌形象中介作用对比表如表5所示： Table 5 Mediation Comparison Tabl 变量 未加入中介变量的回归分析 加入中介变量的回归分析 自变量 B t Sig. B t Sig. 常数 0.979 7.349 0.000 0.768 5.924 0.010 自身特性 0.523 25.127 0.000 0.312 14.168 0.000 品牌接触 0.332 14.702 0.014 0.239 10.205 0.021 品牌形象 0.436 26.802 0.000 R 2 0.664 0.755 调整后的R 2 0.663 0.754 表5. 中介作用对比表 根据表5中的结果可知，自身特性对品牌偏好直接回归的回归系数为0.523，大于它与品牌形象一起对品牌偏好进行回归的回归系数0.312，即随着品牌形象的加入，自身特性对品牌偏好的直接影响降低了，更多地是通过品牌形象对品牌偏好产生影响。同理，品牌接触对品牌偏好直接回归的回归系数为0.332，大于它与品牌形象一起对品牌偏好进行回归的回归系数为0.239，即随着品牌形象的加入，品牌接触对品牌偏好的直接影响也降低了。因此，品牌形象是自身特性、品牌接触与品牌偏好之间的中介变量，即自身特性和品牌接触通过品牌形象来影响消费者的品牌偏好 [ 5 ]。进而假设H1c与H2c都成立。