system: [SYSTEM]

user: 3. 数据收集与分析 通过前往京东集团总部进行管理层访谈、对接永辉超市北京区域负责人，采用发放调查问卷的方法，以京东到家永辉超市为研究背景，在电子商务环境下研究消费者信任从实体店转移到购物平台的消费者自身因素，包括性别差异、购物年限、购物频率、收入水平。然后通过管理层访谈对量表进行预测试，增加了部分量表，并请专家进一步修改完善。当然影响消费者决策的还有其它自身因素，如实际需要、购买动机等，以及卖家特征，如平台能力、结构保障、第三方认证，本文暂不涉及。在预调研中对收集回来的数据使用SPSS软件进行了探索性因子分析，删除部分题目形成了最终测量量表。 3.1. 数据收集 最终收集调研问卷417份，调研对象主要为18~49岁的消费者，占比93%，男女比例为1:2，教育程度本科及以上占70%，购物时间2~8年占77%，月均购物频率为3~6次的占49%，月收入2000-6000元的消费者占44%。使用SPSS软件对样本进行描述性统计分析，见表1，并计算最大值、平均值、标准差、偏度和峰度，其中偏度绝对值小于1，峰度绝对值小于2，数据呈正态分布。 Table 1 Descriptive statistic 类别 变量 个案数 百分比 性别 男 147 35.3% 女 270 64.7% 年龄 0~17岁 5 1.2% 18~29岁 243 58.3% 30~39岁 83 19.9% 40~49岁 64 15.3% 50~59岁 16 3.8% 60岁以上 6 1.4% 教育程度 小学 8 1.9% 初中或高中 44 10.6% 大专 69 16.5% 本科 242 58.0% 研究生及以上 54 12.9% 开始购物时间 无 13 3.1% 2年以内 81 19.4% 2~5年 160 38.4% 5~8年 101 24.2% 8年以上 62 14.9% 表1. 描述性统计 Continued 3.2. 卡方分析 为了探究调查者对象是否发生从实体店到购物平台的信任转移，由于本问卷设置的信任是量表形式，需要对数据进行转换，我们将信任得分的前27%设置为没有发生信任转移，记作0，信任得分后27%作为发生信任转移，记作1，中间的信任得分由于没有较好的区分度，因此接下来的分析总共样本量为未发生信任转移为119人，发生了信任转移为88人，总共样本为207人。 卡方检验作为非参数测验，经过比对两项或多项频数，目标是检测在一定显著性程度上实际频数与某理论模型或分布特征假设为基础的期望频度的差异。卡方检验的运用领域非常广泛，前提为拥有足够大的样本量，促使在零假设下通过多元的正态中心极限定理来保证检验统计量有渐近的皮尔逊卡方分布。皮尔逊卡方统计量由统计学家皮尔逊于1899年提出，用于检验实际分布与理论分布配合水平，统计配合度检验的值。它是由各项实际观测次数f o 与理论分布次数f e 之差的平方除以理论次数，然后再求和而得出的，其计算公式为： x 2 = ∑ ( f 0 − f e ) 2 f e 运用SPSS作为卡方检验的工具，将性别差异、购物时间、购物频率、收入水平逐一进行卡方检验。在性别差异的研究中，检验统计量值为4.784，自由度为1，双侧渐进显著性为0.029，如表2；在购物时间的卡方检验中，检验统计量值为17.241，与卡方分布符合较好，自由度为4，双侧渐进显著性为0.002，如表3；在购物频率的卡方检验中，检验统计量值为18.589，与卡方分布符合较好，自由度为4，双侧渐进显著性为0.001，如表4；对于收入水平的卡方检验，检验统计量值为16.037，与卡方分布符合较好，自由度为4，双侧渐进显著性为0.003，如表5。 Table 2 Chi-square test for gender difference 类别 值 自由度 渐进显著性(双侧) 皮尔逊卡方 4.784 1 0.029 连续性修正 b 4.154 1 0.042 似然比 4.868 1 0.027 费希尔精确检验 线性关联 4.761 1 0.029 有效个案数 207 表2. 性别差异卡方检验 0个单元格(0.0%)的期望计数小于5。最小期望计数为29.33。b. 仅针对2 × 2表进行计算。 Table 3 Chi-square test of shopping tim 类别 值 自由度 渐进显著性(双侧) 皮尔逊卡方 17.241 a 4 0.002 似然比 17.599 4 0.001 线性关联 14.598 1 0.000 有效个案数 207 表3. 购物时间卡方检验 a. 2个单元格(20.0%)的期望计数小于5。最小期望计数为2.98。 Table 4 Chi-square test of shopping frequenc 类别 值 自由度 渐进显著性(双侧) 皮尔逊卡方 18.589 a 4 0.001 似然比 19.053 4 0.001 线性关联 12.085 1 0.001 有效个案数 207 表4. 购物频率卡方检验 a. 0个单元格(0.0%)的期望计数小于5。最小期望计数为5.10。 Table 5 Chi-square test of income leve 类别 值 自由度 渐进显著性(双侧) 皮尔逊卡方 16.037 a 4 0.003 似然比 17.821 4 0.001 线性关联 13.733 1 0.000 有效个案数 207 表5. 收入水平卡方检验 a. 1个单元格(10.0%)的期望计数小于5。最小期望计数为4.68。 3.3. 多分类Logistic回归 信任转移是将消费者从实体店转移到购物平台的关键，基于对永辉超市实体店的消费体验和信任，京东到家移动端的结构保证和情景正常因素，信任产生的前因、商家虚实结合的流程集成度和消费者购买意愿，将影响消费者对移动端的感知和购买决策。运用多分类Logistic回归分析，进一步分析性别差异、购物年限、购物频率和收入水平对信任转移的影响。在数据分析上，多分类Logistic 回归常用于研究多值响应变量与影响因素之间的关系，是二分类Logistic 回归技术的延伸。logistic模型由极大似然法求解的，似然值实际上则为一个概率，取值在0~1，极大似然值为1说明模型很好，得出其对数似然值ln(1) = 0，所以能够根据−2倍的−2 Log likelihood对数似然值来验证模型拟合状况，其对数似然值越小则模型拟合得越好。 Logistic回归分析有无交互作用，通常做法为先拟合单独主效应的模型情况，其次拟合有主效应和交互作用，最后求得似然比值和似然比卡方值。经过系统的分析和比较，参数估算值见表6，可见性别的显著性为0.256，P值大于0.05，说明性别差异对信任转移的影响不显著，假设1未得到有效验证；购物时间和购物频率的显著性均为0，说明两者显著影响信任转移，假设2和假设3得到验证；收入水平的显著性为0.636，P值大于0.05，收入水平不能显著影响信任转移，假设4不成立。 Table 6 Likelihood ratio tes 效应 模型拟合条件 似然比检验 简化模型的−2对数似然 卡方 自由度 显著性 截距 91.891a 0.000 0 . 性别 93.179 1.288 1 0.256 购物时间 123.724 31.833 4 0.000 购物频率 113.502 21.611 4 0.000 收入水平 94.440 2.549 4 0.636 表6. 似然比检验 进一步分析，由表7中可以观察到，变量性别差异的Sig值为0.261，大于0.005，说明其不显著。购物经验的各变量中，除了购物年限的第四个选项Sig值为0.18，大于0.05，其它各选项的Sig值均小于0.05，其变量回归系数具有良好的显著性，验证了购物年限的显著性。购物频率的各个变量中，1、2、3、5选项的Sig值均小于0.05，其变量回归系数具有良好的显著性，验证了购物频率对信任具有显著性影响。而月收入的各变量中，Sig值均明显大于0.05，说明收入水平不能显著影响信任转移。具体假设验证结果如表8： Table 7 Estimates of parameter 分类 B 标准误差 瓦尔德 自由度 显著性 Exp(B) Exp(B)的95%置信区间 下限 上限 [性别 = 1.00] −0.746 .664 1.262 1 0.261 .474 .129 1.743 [性别 = 2.00] 0 b . . 0 . . . . [购物年限 = 1.00] −7.325 1.886 15.089 1 0.000 0.001 1.635E-5 0.027 [购物年限 = 2.00] −3.971 1.155 11.814 1 0.001 0.019 0.002 0.181 [购物年限 = 3.00] −2.500 0.889 7.907 1 0.005 0.082 0.014 0.469 [购物年限 = 4.00] −1.120 0.835 1.798 1 0.180 0.326 0.063 1.677 [购物年限 = 5.00] 0 b . . 0 . . . . [购物频率 = 1.00] −3.159 1.120 7.954 1 0.005 0.042 0.005 0.381 [购物频率 = 2.00] −3.614 1.212 8.895 1 0.003 0.027 0.003 0.290 [购物频率 = 3.00] −3.887 1.264 9.462 1 0.002 0.020 0.002 0.244 [购物频率 = 4.00] 0.757 1.622 .218 1 0.641 2.132 0.089 51.260 [购物频率 = 5.00] 0 b . . 0 . . . . [收入水平 = 1.00] −0.823 1.632 .254 1 0.614 0.439 0.018 10.762 [收入水平 = 2.00] 0.036 1.720 .000 1 0.984 1.036 0.036 30.148 [收入水平 = 3.00] −1.402 1.806 .603 1 0.438 0.246 0.007 8.476 [收入水平 = 4.00] −1.213 2.415 .252 1 0.616 0.297 0.003 33.819 [收入水平 = 5.00] 0 b . . 0 . . . . 表7. 参数估算值 Table 8 Hypothesis test result 假设 内容 是否成立 H1 在线消费者的性别差异对信任转移具有显著的正向影响。 不成立 H2 在线消费者的购物年限与信任转移正相关。 成立 H3 在线消费者的购物频率对信任转移具有显著的正向影响。 成立 H4 在线消费者的收入水平正向影响消费者的信任转移。 不成立 表8. 假设检验结果