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user: 3. 数据分析 本次调查共发放电子问卷413份，经过逻辑检验和完整性审查后，得到有效问卷336份，问卷有效回收率约为81.36%，以下为有效问卷样本得出的数据分析结果。 3.1. 大学生对网约车的满意程度分析 3.1.1. 大学生对网约车现状满意度的影响因素分析 针对影响大学生对网约车现状的满意度的6个关键性因素，本研究采用了五点李克特量表的形式，按照非常不同意、不同意、不确定、同意、非常同意的形式来代表影响程度由小到大，让被调查者根据自己平时乘车过程的真实感受进行选择。在这部分调查中，乘坐网约车需要注意人身安全(4.10分)、乘坐网约车需要使用正规软件(4.16分)和网约车软件需要对司机的执业资格进行了解(4.20分)的满意度较高，其次是每次网上约车会等很长时间并不是很方便(3.33分)。最后是网约车出问题是司机的问题(3.18分)和我认为网约车平台为大学生提供了特殊的保护(3.02分)。因此，在影响大学生对网约车现状的满意度的影响因素中，人身安全、软件的正规性以及司机的资质是最重要的因素，其次是等车时间，最后是网约车平台是否针对大学生提供了特殊保护。 3.1.2. 大学生的乘车意愿分析 在被问到“您乘坐网约车的意愿是？”，在“非常不愿意”、“不愿意”、“一般”、“愿意”、“非常愿意”五个程度中，选择“一般”的占比最大(50%)，其次是愿意(35.12%)，非常愿意(4.46%)、非常不愿意(2.68%)以及不愿意(7.74%)的占比不大。可见，大学生总体上的乘车意愿还是较强的。 3.2. 大学生对网约车现状认知情况的深入分析 3.2.1. 大学生对网约车态度的因子分析 针对影响大学生对网约车现状的满意度的李克特量表，通过降维的思想分析大学生对网约车的认知。首先在可靠性检验中，其克朗巴哈系数为0.815 > 0.7 (见表1)，说明问卷的可信度较高。 Table 1 Reliability statistics scal Cronbach’s Alpha 项数 0.815 6 表1. 可靠性统计量表 之后，进行球形度检验，计算出KMO检验系数为0.787 > 0.5，Bartlett的球形度检验的p值为0.000 (见表2)，检验结果显著，可以进行因子分析。 Table 2 Test list for KMO and Bartlet KMO和Bartlett的检验 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量 0.787 Bartlett的球形度检验近似卡方 959.816 df 15 Sig. 0.000 表2. KMO和Bartlett的检验表 在公因子的数目检验中，初始特征值大于1的只有两项(见表3)，此外，在碎石图中，从第二个因子以后，特征值呈现急剧下降趋势，因此，可以将前两个因子作为公因子。 Table 3 Total variance of interpretatio 成份 初始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入 合计 方差% 累积% 合计 方差的% 累积% 合计 方差的% 累积% 1 3.192 53.199 53.199 3.192 53.199 53.199 2.529 42.149 42.149 2 1.266 21.106 74.305 1.266 21.106 74.305 1.929 32.156 74.305 3 0.650 10.837 85.142 4 0.456 7.592 92.734 5 0.251 4.180 96.914 6 0.185 3.086 100.000 表3. 解释的总方差 由于初始载荷矩阵结构不够清晰，不便于对因子进行解释，因此，要对因子载荷矩阵进行旋转，旋转的方法采用最大方差法，利用旋转后的因子载荷矩阵，可以考察各主因子的经济含义及其与内部主要指标之间的数量关系(见表4)。 Table 4 Rotate component matri 成份 1 2 乘坐网约车需要使用正规软件 0.909 0.179 网约车软件需了解司机执业资格 0.905 0.223 乘坐网约车需要注意人身安全 0.891 0.178 网约车出问题是司机的问题 0.210 0.815 网约车平台为大学生提供了特殊的保护 0.122 0.798 网上约车会等很长时间并不是很方便 0.172 0.717 表4. 旋转成份矩阵表 最后，提取出的两个因子分别命名为乘车安全因子(乘坐网约车需要使用正规软件、网约车软件需要对司机执业资格进行了解、乘坐网约车需要注意人身安全)它解释了42.149%的信息；另一因子命名为平台服务因子(网约车出问题是司机的问题、网约车平台为大学生提供了特殊保护、每次网上约车会等很长时间并不是很方便)它解释了32.156%的信息。两者组合在一起可以用于描述大学生乘坐网约车的认知情况。 3.2.2. 性别与乘车类型的Logistics回归分析 将乘坐的网约车类型与性别建立模型：Y = aX + B。其中，Y为乘坐的网约车类型，X为性别。经主体间的效应检验，其p值为于0.02 < 0.05 (见表5)，说明变量之间存在显著性，可以建立模型。 Table 5 Logic model fitting information tabl 模型 对数似然值 卡方 df 显著水平 仅截距 39.660 最终 29.810 9.850 3 0.020 表5. Logistics模型拟合信息表 采用进入法，引入大学生选择的乘车类型这个变量，对两个变量做一般线性模型的单变量分析，其回归系数显著性检验的Wald观测值对应的概率p值都小于显著性水平0.05，因此均拒绝零假设，应保留在方程中。瓦尔德检验显著性值分别为0.014 < 0.05，0.004 < 0.05说明对应自变量的系数具有统计意义，对因变量不同分类水平的变化有显著影响。因此分析可得出，拼车、快车、优享相比，男性更偏向于选择快车和优享，分别是女性的1.922倍和3.267倍(见表6)。 Table 6 Parameter estimate 您最常用的网约车类型是什么 a B 标准误 Wald df 显著水平 Exp(B) Exp(B)置信区间95% 下限 上限 拼车 截距 −0.591 0.224 6.978 1 0.008 [Q19 = 1] 0.504 0.370 1.854 1 0.173 1.656 0.801 3.423 [Q19 = 2] 0 b . . 0 . . . . 快车 截距 1.293 0.151 73.432 1 0.000 [Q19 = 1] 0.653 0.265 6.061 1 0.014 1.922 1.142 3.232 [Q19 = 2] 0 b 0. . 0 . . . . 优享 截距 −1.317 0.291 20.530 1 0.000 [Q19 = 1] 1.184 0.417 8.062 1 0.005 3.267 1.443 7.396 [Q19 = 2] 0 b . . 0 . . . . 表6. 参数估计表 3.3. 大学车对网约车服务的期望分析 在被问到“您最希望网约车平台加强的安全功能是什么”时，多数消费者选择了一键报警功能(占比78.00%)；其次为全程录音录像(占比69.35%)和位置保护(占比62.20%)；之后是信息加密(51.79%)，接着是人脸识别技术(43.15%)、设置紧急联系人(38.99%)和高效的投诉沟通方式(31.25%)最后才是习惯(占比19.50%)和其他原因(占比0.89%%)。这组数据充分说明，大学生在认为网约车平台安全功能最不足的是一键报警功能，这是大学生在乘车过程中遇到危险最先想到的自救方式，其次，全程录音路线、设置紧急联系人和信息加密等也需要进一步加强(见表7)。 Table 7 Results of the analysis of the expectations of online ride-hailing servic 选项 小计 比例 一键报警 263 78.27% 紧急联系人 131 38.99% 人脸识别技术 145 43.15% 全程录像录音 233 69.35% 实行位置保护 209 62.2% 乘客电话和信息加密 174 51.79% 高效的投诉沟通方式 105 31.25% 其他 3 0.89% 总人次 336 100% 表7. 网约车服务的期望分析结果