system: [SYSTEM]

user: 3. 数据分析 3.1. 多值Logistic回归分析 3.1.1. 互联网+公益较传统公益的社会需求度 针对互联网+公益较传统公益的社会需求度，将杭州市民对互联网+公益较传统公益社会需求度的看法作为因变量，市民的性别、年龄、学历、月收入、职业、网龄、居住地和公益参与度(x 1 −x 7 ， x 9 )作为自变量进行回归分析。其中y = 1，2，3，4分别代表十分需要，比较需要，不太需要和不需要。 通过列联表分析和卡方检验，发现年龄、学历、月收入、职业、网龄和公益参与度对社会需求度的看法有显著性影响，同时根据AIC准则，又剔除了年龄和职业这两个变量，最后通过SPSS软件对剩余四个变量学历、月收入、网龄和公益参与度进行多值Logistic回归 [ 4 ]，得到了最终的回归模型： p ( y = 1 ) = e 7.464 + 0.787 x 3 − 0.926 x 4 − 0.646 x 6 − 0.849 x 9 1 + e 7.464 + 0.787 x 3 − 0.926 x 4 − 0.646 x 6 − 0.849 x 9 + e 6.764 + 0.723 x 3 − 0.840 x 4 − 0.734 x 6 − 0.204 x 9 + e − 0.513 − 0.033 x 3 − 0.632 x 4 + x 6 + 0.006 x 9 p ( y = 2 ) = e 6.764 + 0.723 x 3 − 0.840 x 4 − 0.734 x 6 − 0.204 x 9 1 + e 7.464 + 0.787 x 3 − 0.926 x 4 − 0.646 x 6 − 0.849 x 9 + e 6.764 + 0.723 x 3 − 0.840 x 4 − 0.734 x 6 − 0.204 x 9 + e − 0.513 − 0.033 x 3 − 0.632 x 4 + x 6 + 0.006 x 9 p ( y = 3 ) = e − 0.513 − 0.033 x 3 − 0.632 x 4 + x 6 + 0.006 x 9 1 + e 7.464 + 0.787 x 3 − 0.926 x 4 − 0.646 x 6 − 0.849 x 9 + e 6.764 + 0.723 x 3 − 0.840 x 4 − 0.734 x 6 − 0.204 x 9 + e − 0.513 − 0.033 x 3 − 0.632 x 4 + x 6 + 0.006 x 9 p ( y = 4 ) = 1 1 + e 7.464 + 0.787 x 3 − 0.926 x 4 − 0.646 x 6 − 0.849 x 9 + e 6.764 + 0.723 x 3 − 0.840 x 4 − 0.734 x 6 − 0.204 x 9 + e − 0.513 − 0.033 x 3 − 0.632 x 4 + x 6 + 0.006 x 9 3.1.2. 互联网+公益对社会公益事业的影响 针对互联网+公益对社会公益事业的积极和消极影响，将杭州市民对互联网+公益对社会公益事业积极和消极影响的看法分别作为因变量，市民的性别、年龄、学历、月收入、职业、网龄、居住地和公益参与度(x 1 −x 7 ， x 9 )作为自变量进行回归分析。其中y = 1，2，3，4分别代表影响较大，影响一般，影响较小和无影响。 通过列联表分析和卡方检验，发现年龄、学历、月收入、职业、网龄和公益参与度对积极影响和消极影响的看法均有显著性影响，同时根据AIC准则，又剔除了月收入、职业和公益参与度这三个变量，最后通过SPSS软件对剩余三个变量年龄、学历和网龄进行多值Logistic回归，分别得到了积极和消极影响最终的回归模型： 1) 积极影响： p ( y = 1 ) = e 0.963 + 0.059 x 2 + 0.451 x 3 + 0.123 x 6 1 + e 0.963 + 0.059 x 2 + 0.451 x 3 + 0.123 x 6 + e 2.475 − 0.328 x 2 − 0.013 x 3 + 0.291 x 6 + e 1.526 − 0.018 x 2 + 0.168 x 3 − 0.602 x 6 p ( y = 2 ) = e 2.475 − 0.328 x 2 − 0.013 x 3 + 0.291 x 6 1 + e 0.963 + 0.059 x 2 + 0.451 x 3 + 0.123 x 6 + e 2.475 − 0.328 x 2 − 0.013 x 3 + 0.291 x 6 + e 1.526 − 0.018 x 2 + 0.168 x 3 − 0.602 x 6 p ( y = 3 ) = e 1.526 − 0.018 x 2 + 0.168 x 3 − 0.602 x 6 1 + e 0.963 + 0.059 x 2 + 0.451 x 3 + 0.123 x 6 + e 2.475 − 0.328 x 2 − 0.013 x 3 + 0.291 x 6 + e 1.526 − 0.018 x 2 + 0.168 x 3 − 0.602 x 6 p ( y = 4 ) = 1 1 + e 0.963 + 0.059 x 2 + 0.451 x 3 + 0.123 x 6 + e 2.475 − 0.328 x 2 − 0.013 x 3 + 0.291 x 6 + e 1.526 − 0.018 x 2 + 0.168 x 3 − 0.602 x 6 2) 消极影响： p ( y = 1 ) = e 10.623 − 2.585 x 2 − 0.571 x 3 + 1.538 x 6 1 + e 10.623 - 2.585 x 2 − 0.571 x 3 + 1.538 x 6 + e 11.538 − 2.221 x 2 − 0.757 x 3 + 0.975 x 6 + e 11.814 - 2.499 x 2 − 0.964 x 3 + 1.006 x 6 p ( y = 2 ) = e 11.538 − 2.221 x 2 − 0.757 x 3 + 0.975 x 6 1 + e 10.623 - 2.585 x 2 − 0.571 x 3 + 1.538 x 6 + e 11.538 − 2.221 x 2 − 0.757 x 3 + 0.975 x 6 + e 11.814 - 2.499 x 2 − 0.964 x 3 + 1.006 x 6 p ( y = 3 ) = e 11.814 - 2.499 x 2 - 0.964 x 3 + 1.006 x 6 1 + e 10.623 - 2.585 x 2 − 0.571 x 3 + 1.538 x 6 + e 11.538 − 2.221 x 2 − 0.757 x 3 + 0.975 x 6 + e 11.814 - 2.499 x 2 − 0.964 x 3 + 1.006 x 6 p ( y = 4 ) = 1 1 + e 10.623 - 2.585 x 2 − 0.571 x 3 + 1.538 x 6 + e 11.538 − 2.221 x 2 − 0.757 x 3 + 0.975 x 6 + e 11.814 - 2.499 x 2 − 0.964 x 3 + 1.006 x 6 3.2. 基于验证性因子分析和层次分析构建满意度评价指标 为建立满意度评价体系，我们通常采用因子分析方法，而因子分析分为探索性因子分析法和验证性因子分析。探索性因子分析 [ 5 ] 主要是为了找出影响观测变量的因子个数以及各个因子和观测变量之间的相关程度。而验证性因子分析 [ 6 ] 的主要目的是决定事前定义因子的模型的拟合程度。但在实际的社科类社会调查中，量表反映得到的指标间的关系往往错综复杂。因此，我们采用验证性因子分析来建立满意度评价体系。 3.2.1. 数据检验 为减少人为的规定中主观因素的影响，保证其合理性，我们将问卷中收集的数据经过整理后导入AMOS，进行验证性因子分析。 经过多次调整，我们建立的二级指标分别为：内容形式、执行情况和执行效果，这三项包含的因子如图1所示： 图1. AMOS验证性因子分析模型示意图 应用AMOS软件得到的拟合参数检验值具体如下表1所示： Table 1 List of model fitting parameter 检验统计量 拟合的标准或临界值 检验结果数据 模型拟合判断 χ 2 >0.05 10.037 是 RME <0.05 0.034 是 RMSER <0.08 0.069 是 GFI >0.90以上 0.913 是 AGFI >0.90以上 0.912 是 NFI >0.90以上 0.948 是 TLI >0.90以上 0.935 是 CFI >0.90以上 0.949 是 表1. 模型拟合参数一览表 由表1显示，各个拟合指数均达到了拟合标准。因此，可以得出居民对互联网+公益模式的满意度评价结构是合理的。 3.2.2. 基于层次分析法确定各级指标权重 根据验证性因子分析，我们将9个因子分为3类，分别为操作性、安全性及运作效果，成为评价“互联网+公益”模式满意度的最终指标。但考虑到每个因子对满意度的影响程度不同，我们架构了层次分析模型，得到每个因子在这三项指标中的权重以及三项指标在满意度评价中的权重，从而建立满意度评价体系，体系树形图如图2所示： 图2. 满意度评价体系树形图 为了准确地确定各因子在该因素中所占比重，我们利用美国运筹学家T. L. Saaty教授提出的引用数字1~9及其倒数建立准则层对目标层的判断矩阵： A = ( 1 3 2 1 / 3 1 1 / 2 1 / 2 2 1 ) 求得判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量为： λ = 3.0092 ， ω = ( ω 1 ， ω 2 ， ω 3 ) T = ( 0.8468 ， 0.2565 ， 0.4660 ) T 判断矩阵的一致性指标为： C I = 0.0046 ， C R = 0.0088 < 0.1 . 由上述结果，说明矩阵A通过一致性检验。于是我们可以得到准则层对于目标层的权重： . 同时，措施层对准则层三个因素的两两判断矩阵分别为： ， ， . 求得各判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量和一致性比例如表2所示： Table 2 The result table is the judgment matrix of measure layer to criterion laye 判断矩阵 B 1 B 2 B 3 最大特征根 3.0183 3.0092 3.0385 特征向量 CI 0.0091 0.0046 0.0193 RI 0.58 0.58 0.58 CR 0.0176 0.0088 0.0370 是否接受 接受 接受 接受 表2. 措施层对准则层的判断矩阵求解结果表 最后，9个测度指标对目标层的组合一致性检验结果为： 该结果具有较为满意的一致性，可适用于层次总排序。因此，可以据此建立一个满意度评价体系，如表3所示： Table 3 Model fitting parameter list Hangzhou residents “Internet+ public welfare” model satisfaction evaluation syste 目标层 准则层指标y i 及其权重b i 措施层指标x ij 及其权重a j 杭州市居民对互联网+公益模式的满意程度 内容形式(0.5390) 互联网+公益内容(0.2106) 互联网+公益形式(0.5485) 互联网+公益便捷度(0.2409) 执行情况(0.1638) 互联网+公益宣传力度(0.1638) 资金流向公开透明度(0.5390) 政府监管力度(0.2973) 执行效果(0.2973) 促进社会公益事业发展成效(0.1196) 鼓励居民树立公益意识成效(0.5492) 互联网+公益项目的实施成效(0.3312) 表3. 模型拟合参数一览表杭州市居民“互联网+公益”模式满意度评价体系 最终，按照如下公式： 将测度指标得分结合权重计算求得总体满意度与各项一级指标的得分。 3.2.3. 不同影响因素对满意度的作用情况分析 在建立了杭州市居民对“互联网+公益”模式满意度评价体系的基础上，我们整体分析了杭州市居民对“互联网+公益”模式多方面的满意程度。同时，为深入了解不同影响因素对满意度的作用情况，我们选取了被调查者的年龄段、文化程度两个因素进行具体分析。 1) 不同年龄段居民对“互联网+公益”模式满意度的差异性分析 通过对问卷数据的整理，对不同年龄段的居民进行“互联网+公益”模式满意度的差异性分析。所调查不同年龄段的居民的满意度量表各项指标得分如表4所示： Table 4 Score table of Hangzhou residents of different age groups on the second-level index of satisfaction with “Internet+ public welfare” mod 调查内容 18岁以下 18~24岁 25~36岁 37岁~50岁 50岁以上 互联网+公益内容 4.2 3.75 4.1 3.8 4 互联网+公益形式 3.7 3.84 3.71 3.6 3.78 互联网+公益便捷度 4.38 3.98 4.33 3.9 4.21 互联网+公益宣传力度 3.87 3.98 3.78 3.76 3.86 资金流向公开透明度 3.56 3.36 3.32 3.4 3.64 政府监管力度 3.56 3.20 3.1 3.2 3.36 促进社会公益事业发展成效 3.26 4.07 3.96 3.84 3.78 鼓励居民树立公益意识成效 3.87 3.96 3.82 3.78 3.68 互联网+公益项目的实施成效 3.78 3.66 3.75 3.6 3.86 表4. 不同年龄段杭州市居民对“互联网+公益”模式满意度二级指标评价得分表 根据二级指标得分，结合满意度评价体系，得到五个年龄段的内容形式、执行情况、执行效果以及总体满意度情况，对数据进行可视化处理，得到一级指标评价得分图3如下所示： 图3. 不同年龄段杭州市居民对“互联网+公益”模式满意度评价得分图 由上图可以看出互联网时代下，由于年龄段的不同所表现出的差异较为明显。18岁以下和50岁以上人群对互联网+公益模式的满意度评价较为一致，其中总体满意度较高，尤其对内容形式的认可度很高，但对执行情况的满意度较低。由于这两类人群对于互联网的使用频率都相对较低，并且注意力大多不在公益内容上，因此对实际运行效果不太了解。但通过上图也可以看出，其余三个年龄段人群对该模式的各项满意度指标评价都比较接近，其中对执行情况的满意度普遍很低，说明随着知识文化素养的提高，对社会公益事业了解程度在增高，公益意识也在增强，所以对该模式在执行中显现出的问题也更加关注，满意度也就相对较低。 2) 不同文化程度居民对“互联网+公益”模式满意度的差异性分析 通过对问卷数据的整理，对不同文化程度的居民进行“互联网+公益”模式满意度的差异性分析，由于文化程度在小学及以下的被调查者数量较少，因此将文化程度在小学及以下和初中的合并为初中及以下。所调查不同文化程度的居民的满意度量表各项指标得分如表5所示： Table 5 Score table of Hangzhou residents with different educational levels on the satisfaction level of “Internet+ public welfare” mod 调查内容 初中及以下 高中(中专、中技、职高) 大专 本科及以上 互联网+公益内容 4.06 4.03 4.05 4.01 互联网+公益形式 4.20 4.01 4.08 4.05 互联网+公益便捷度 4.14 4.34 4.31 4.27 互联网+公益宣传力度 3.39 3.45 3.62 3.71 资金流向公开透明度 3.47 3.31 3.38 3.26 政府监管力度 3.36 3.29 3.18 3.06 促进社会公益事业发展成效 3.78 3.75 3.88 3.9 鼓励居民树立公益意识成效 3.87 3.86 3.85 3.68 互联网+公益项目的实施成效 3.89 3.77 3.69 3.58 表5. 不同文化程度杭州市居民对“互联网+公益”模式满意度二级指标评价得分表 根据二级指标得分，结合满意度评价体系，得到四个文化程度的内容形式、执行情况、执行效果以及总体满意度情况，对数据进行可视化处理，得到一级指标评价得分图4如下所示： 图4. 不同文化程度杭州市居民对“互联网+公益”模式满意度评价得分图 由上图可以看出互联网时代下，初中及以下人群对互联网+公益模式的满意度指标评价相对较高，其他文化程度的人群看法相对一致，且都表现出对内容形式满意度高，对执行情况满意度低，说明在文化程度的影响下，大家不仅关注表面的形式，更多关注互联网+公益模式的发展和相关机构的执行力度，由此也说明该模式的执行力和规范度等方面都有待提高。