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user: 3. 结果 3.1. 用户体验子问卷的结构分析 3.1.1. 探索性因素分析 为进一步明晰用户体验子问卷的因素结果，对正式问卷再次进行探索性因素分析。采用主成分分析法抽取公共因素，求得初始负荷矩阵，再用最大方差旋转法求出最终的因素负荷矩阵。初步分析结果显示，KMO的指标为0.817，巴特利特球形检验结果显著(χ 2 = 2478.692， p < 0.001)，说明数据适合进行因素分析。采用探索性因子分析，采用最大方差旋转法求出最终的因素负荷矩阵，特征值大于1的因素有4个，解释了56.0%的变异。根据因子包含项目的含义将4个因子分别命名为产品性能(第3、4、13、14、15、16、17、19题)、管理规范(第6、7、10、11、12、18题)、便携程度(第1、2、20题)、客户服务(第21、22题)，删除第5、8、9、23题。各因子载荷如表1所示。 Table 1 The Exploratory Factor Analysis of user experienc 项目 因子载荷 因素1 因素2 因素3 因素4 共同度 A15 0.768 0.607 A14 0.755 0.573 A16 0.711 0.523 A13 0.690 0.514 A3 0.636 0.420 A4 0.632 0.417 A17 0.630 0.427 A19 0.624 0.399 A10 0.828 0.703 A11 0.828 0.722 A7 0.742 0.585 A12 0.718 0.529 A6 0.623 0.452 A18 0.538 0.383 A1 0.793 0.699 A20 0.787 0.679 A2 0.637 0.577 A22 0.859 0.749 A21 0.809 0.679 特征值 4.91 2.78 1.58 1.38 贡献率 25.82 14.61 8.32 7.25 56.0 表1. 用户体验探索性因素分析表 3.1.2. 验证性因素分析 本研究利用另一半数据对用户体验的探索性因素分析结果进行了验证性因素分析，以检验问卷结构稳定性。结果如表2所示，结果显示所有因子载荷都在0.3以上，无需要剔除的题目。根据Mplus输出的结果中的修正指数，结合项目内容，对模型进行修正。修正前和修正后各项指数如表3所示。 3.1.3. 子问卷“用户体验”的测量学质量考验 1) 项目与子问卷的相关 计算每个数据用户体验总得分，进行总分与单个项目之间的皮尔逊相关分析。结果如表4所示，每个项目都与总得分显著相关。 2) 一致性信度 采用Cronbach’s α系数方法，使用大学生总体样本进行内部一致性检验。结果显示共享单车用户体验子问卷α系数为0.666。其中，产品性能、管理规范、便捷程度、客户服务的α系数分别为0.838，0.827，0.668，0.657，一致性信度良好。 Table 2 Item standard load of user experience in Confirmatory Factor Analysi 项目 产品性能 项目 管理规范 项目 便捷程度 项目 客户服务 A15 0.801 A10 0.625 A1 0.685 A21 0.704 A14 0.687 A11 0.707 A20 0.368 A22 0.596 A16 0.557 A7 0.665 A2 0.637 A13 0.638 A12 0.557 A3 0.517 A6 0.666 A4 0.586 A18 0.454 A17 0.824 A19 0.814 表2. 用户体验验证性因素分析的项目标准载荷 Table 3 Fitting index of user experience in Confirmatory Factor Analysi 模型 χ 2 df χ 2 /df CFI TLI RMSEA SRMR 修正前 303.534 146 2.08 0.833 0.804 0.075 0.071 修正后 254.082 143 1.78 0.882 0.859 0.064 0.065 表3. 用户体验验证性因素分析的拟合指标 Table 4 Pearson correlation coefficient between the item and the total score of user experienc 产品性能 管理规范 便捷程度 客户服务 项目 r 项目 r 项目 r 项目 r A15 0.386 ** A10 0.403 ** A1 0.473 ** A21 0.305 ** A14 0.421 ** A11 0.397 ** A20 0.398 ** A22 0.326 ** A16 0.418 ** A7 0.370 ** A2 0.446 ** A13 0.324 ** A12 0.442 ** A3 0.332 ** A6 0.432 ** A4 0.305 ** A18 0.362 ** A17 0.297 ** A19 0.362 ** 表4. 用户体验各项目与用户体验总分的相关系数 注：**表示p < 0.01。 3.2. 用户期望子问卷的结构分析 3.2.1. 探索性因素分析 采用主成分分析法抽取公共因素，求得初始负荷矩阵，再用最大方差旋转法求出最终的因素负荷矩阵。初步分析结果显示，KMO的指标为0.908，巴特利特球形检验结果显著(χ 2 = 2277.824， p < 0.001)，说明数据适合进行因素分析。采用探索性因子分析，采用最大方差旋转法求出最终的因素负荷矩阵，特征值大于1的因素有4个，解释了70.23%的变异。根据因子包含项目的含义将4个因子分别命名为管理规范(第4、5、7、8、9、17、20、21题)、产品性能(第1、11、12、13、14、18题)、性价比(第6、19、22、23题)、客户服务(第15、16题)，删除第2、3、10题。各因子载荷如表5所示。 3.2.2. 验证性因素分析 将探索性因素获得的4因素结果作为验证性因素分析设定的用户期望初始结构模型，采用Mplus7.0软件对初始模型进行识别、估计和评价；再根据项目在因子上的载荷对项目进行筛选，剔除因子载荷低于0.3的项目，共剔除一个项目，第23题。根据Mplus7.0输出结果中的修正指数对模型进行修正，修正前和修正后各项指数如表6所示。 表7是经过CFA后的项目标准载荷，通过修正过程把用户期望的项目数由20减少为19，在模型拟合指标有较大提高的同时，问卷也变得更加简洁。 Table 5 The Exploratory Factor Analysis of user expectation 项目 因子载荷 因素1 因素2 因素3 因素4 因素5 共同度 B4 0.817 0.774 B5 0.789 0.743 B9 0.754 0.729 B7 0.727 0.649 B8 0.725 0.700 B20 0.590 0.674 B17 0.540 0.721 B21 0.461 0.574 B18 0.753 0.735 B14 0.714 0.727 B13 0.692 0.641 B12 0.612 0.697 B11 0.485 0.558 B22 0.810 0.767 B23 0.810 0.788 B6 0.675 0.632 B19 0.660 0.714 B16 0.747 0.667 B15 0.717 0.696 B1 0.884 0.859 特征值 4.28 3.39 3.02 2.03 1.33 贡献率 21.39 16.93 15.11 10.15 6.65 70.23 表5. 用户期望探索性因素分析表 3.2.3. 子问卷“用户期望”的测量学质量考验 1) 项目与子问卷的相关 对总体样本数据进行子问卷总分与对应项目之间的皮尔逊相关分析。表8结果显示，项目与总分相关显著，相关系数都在0.50以上。 2) 一致性信度 用Cronbach’s α系数方法，使用大学生总体样本进行子问卷的内部一致性检验。结果显示共享单车用户期望问卷总的α系数为0.938；管理规范，产品性能，性价比，客户服务的α系数分别为0.917，0.861，0.758，0.791，一致性信度高。 3.3. 问卷调查结果 3.3.1. 描述性统计 1) 共享单车使用情况 对使用现状部分的使用频率、骑行范围和使用时长进行分析，结果如表9所示。在使用频率方面， Table 6 Fitting index of user expectations in Confirmatory Factor Analysi 模型 χ 2 df χ 2 /df CFI TLI RMSEA SRMR 修正前 465.499 164 2.84 0.879 0.860 0.097 0.054 修正后 364.577 162 2.25 0.919 0.905 0.080 0.050 表6. 用户期望验证性因素分析的拟合指标 Table 7 Item standard load of user expectations in Confirmatory Factor Analysi 项目 管理规范 项目 产品性能 项目 性价比 项目 客户服务 B4 0.705 B18 0.750 B22 0.685 B16 0.805 B5 0.685 B14 0.785 B6 0.621 B15 0.822 B9 0.777 B13 0.800 B19 0.885 B7 0.703 B12 0.813 B8 0.809 B11 0.723 B20 0.869 B1 0.540 B21 0.824 B17 0.814 表7. 用户期望验证性因素分析的项目标准载荷 Table 8 Pearson correlation coefficient between the item and the total score of user expectation 管理规范 产品性能 性价比 客服 项目 r 项目 r 项目 r 项目 r B4 0.823 ** B18 0.764 ** B22 0.838 ** B16 0.915 ** B5 0.770 ** B14 0.817 ** B6 0.798 ** B15 0.905 ** B9 0.826 ** B13 0.805 ** B19 0.830 ** B7 0.778 ** B12 0.831 ** B8 0.825 ** B11 0.781 ** B20 0.803 ** B1 0.599 ** B21 0.756 ** B17 0.796 ** 表8. 用户期望各项目与用户期望总得分的相关系数 注：**表示p < 0.01。 半数以上的被试的使用频率为每周至少一次，其中13.8%的被试几乎每天使用。在骑行范围方面，过半的被试的一般骑行范围为1公里内。在使用时长刚面，60%以上的被试通常的使用时间在15分钟内。 2) 问卷分维度得分描述性统计 将用户体验子问卷和用户期望子问卷的各维度项目得分相加求平均，计算结果为各维度分值。两子问卷各维度分值如表10所示，从用户体验子问卷看，产品性能的满意度最高，其次是客户服务和便捷程度，管理规范最低；从用户期望子问卷看，被试对改善管理规范的期望最高，其次为性价比、产品性能和客户服务。 对两子问卷各维度分别进行单因素方差分析，结果显示，用户体验子问卷分值差异显著(F = 356.614， p < 0.001)，进行LSD多重比较发现各维度之间差异均显著，产品性能满意度显著高于客户服务(p < 0.001)，客户服务满意度显著高于便捷程度(p < 0.001)，便捷程度满意度显著高于管理规范(p < 0.001)；用户期望子问卷分值差异同样显著(F = 29.512， p < 0.001)，进行LSD多重比较发现各维度之间差异均显著，管理规范期望值显著高于性价比(p < 0.001)，性价比满意度显著高于产品性能(p = 0.049)，性价比满意度显著高于客户服务(p = 0.001)。 3.3.2. 差异分析 1) 性别差异 采用卡方检验探究性别与共享单车使用频率、骑行范围和使用时长的关系，为防止两组的差异是由于被试样本量的差异而导致的，从女生组中随机抽取100人进行考察。结果显示，男生和女生在使用共享单车频率上差异显著(χ 2 = 10.435， p = 0.001)，骑行范围差异显著(χ 2 = 14.234， p < 0.001)，骑行时长差异不显著(χ 2 = 0.217， p > 0.5)。 采用独立样本t检验，探究性别与用户期望子问卷各维度的关系，结果如表11所示。在客户服务上，女生的期望显著高于男性。 Table 9 The using situation of shared bicycle by participant 项目 类别 N % 使用频率 几乎不用 89 22.5 每月一次以上 110 27.6 每周一次以上 142 35.7 几乎每天都用 55 13.8 骑行范围 1公里以内 207 52.1 1公里2公里 141 35.5 2公里以上 49 12.3 使用时长 15分钟内 249 62.9 15~30分钟 112 28.3 30~60分钟 28 7.0 60分钟以上 7 1.8 表9. 参与者共享单车的使用情况 Table 1 0 The score of each dimension of the two sub-questionnaire 问卷 用户体验 用户期望 子维度 产品性能 管理规范 便捷程度 客服服务 管理规范 产品性能 性价比 客服服务 分值 3.478 1.917 2.508 2.695 4.203 3.931 4.025 3.766 表10. 两子问卷各维度分值表 Table 1 1 Independent sample t test of user expectations on gende 因素 总体(n = 398) 男(n = 99) M ± SD 女(n=100) M ± SD t 管理规范 4.20 ± 0.62 4.09 ± 0.71 4.20 ± 0.58 −1.16 产品性能 3.93 ± 0.60 3.92 ± 0.73 3.92 ± 0.53 −0.07 性价比 4.03 ± 0.72 3.92 ± 0.84 4.06 ± 0.66 −1.21 客户服务 3.77 ± 0.73 3.68 ± 0.82 3.92 ± 0.65 −2.21 * 表11. 用户期望在性别上的独立样本t检验 注：*表示p < 0.05，**表示p < 0.01。 2) 摩拜单车与ofo单车的差异分析 问卷结果显示大学生中使用摩拜和ofo的人数最多，因此对这两个品牌进行探究，对两个子问卷的均分及各维度得分进行独立样本t检验。结果如表12所示，在用户体验子问卷上，摩拜在均分、管理规范和便捷程度上显著高于ofo；在用户期望子问卷上，摩拜的性价比期望显著低于ofo。 3.3.3. 相关与回归 1) 学生生活费水平对期望性价比的影响 大多数在校大学生暂时不具备独立负责自己生活开支的能力，因此大学生们的经济水平、消费水平通常指代的就是他们的生活费水平。在此次问卷调查中，我们将生活费水平分为四个等级，分别为1000以下、1000~1500、1500~2000和2000以上。采用单因素方差分析探究生活费与期望性价比之间的关系，结果显示，不同生活费水平的大学生对性价比的期望存在显著差异，F(3， 391) = 4.14，p = 0.007。多重比较显示，两个组别之间的生活费水平的差异越大，对性价比期望的差异就会越大。生活费水平越低，个体就会对性价比的提升有着更高的期待。此外，采用独立样本t检验对比ofo用户和摩拜用户对期望性价比的评分，可以发现ofo用户对于性价比有着显著更高的期望(t = 2.66， df = 374， p < 0.01)。 2) 用户体验对用户期望的回归 对体验分问卷得分和期望分问卷得分进行回归分析，结果如表13所示。用户体验可显著负向预测用户期望，R 2 = 0.070，解释率为7.0%。但是我们并不应该直接而单一地认为用户体验和用户期望是负性相关。因此我们对各个维度进行了进一步分析。 在体验以及期望两个分问卷中，有三个维度是一一对应的，分别为：管理体验-管理期望，客服体验-客服期望，产品性能体验-产品性能期望。我们对这三个对应的变量分别做了回归，结果显示，管理体验可以负向预测管理期望(β = −0.674， p < 0.001， R 2 = 0.449)，产品性能体验可以正向预测产品性能期望(β = 0.213， p < 0.001， R 2 = 0.044)，客服体验可以负向预测客服期望(β = −0.352， p < 0.001， R 2 = 0.124)。 同时根据体验可以对期望作预测的结果，我们将体验的四个维度分别对期望的总均分做了逐步回归，结果如表14所示，产品性能体验能正向预测对共享单车的总期望，管理体验和客服体验则负向预测期望。