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user: 4. 汽车前脸意象空间建立 4.1. 汽车前脸造型意象得分及设计要素分析 在具体的某一感性意象下，所有测试者均针对其中每一个样本进行语意差异法(Semantic difference， SD)打分，将所有测试者针对样本的语意差异得分经过计算平均值，15名了解感性工学的研究生作为被试对12个样本就5个感性意象语意采用SD法打分之后，整理后可以得到各样本在感性意象语意下的平均值，得到意象认知空间，如表3所示： Table 3 Average perceptual image of each sampl 编号 好看的 简洁的 夸张的 精致的 高级的 1. 2.8667 3.7333 1.5333 1.6000 2.6667 2. 3.7333 3.4667 3.5333 2.5333 3.0667 3. 1.7333 2.2667 1.6667 2.3333 2.3333 4. 2.9333 2.7333 2.0667 1.7333 1.9333 5. 3.4667 2.6667 1.9333 2.7333 3.4667 6. 3.1333 3.0667 2.7333 3.1333 2.7333 7. 2.7333 3.2667 1.9333 2.2667 2.8667 8. 3.4667 2.7333 2.9333 3.3333 3.6667 9. 3.5333 3.7333 3.5333 3.3333 2.8667 10. 3.1333 3.4667 3.2667 3.200 3.4667 11. 3.7333 3.3333 3.7333 3.4667 3.4667 12. 2.6667 3.0667 3.4000 3.0000 3.3333 表3. 各样本的感性意象平均值 根据数量化I类理论的原理，该样本符合该类目条件就参数化处理为“1”；不符合该类目条件则就参数化处理为“0”。根据汽车前脸造型影响因素表和各类目的定义可以清楚地了解每个项目和所有类目的定义描述，由此整理出实验所用个样本的造型设计要素编码表。其中表中数据1代表该样本具有该项目中该类目的属性，数据0代表该样本无该项目中该类目的属性。以此将人对样本的设计要素定性描述转化成为以数字化显示的定量的描述，如表4所示。 Table 4 Encoding table of design elements of automobile front face shap 样本 前脸轮廓 栅格 挡风玻璃 大灯 高度较高 高度中等 高度较低 面积大 面积小 斜度大 斜度小 轮廓简洁 轮廓复杂 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 2 1 0 0 0 1 0 1 1 0 3 1 0 0 1 0 0 1 0 1 4 1 0 0 1 0 0 1 1 0 5 1 0 0 1 0 0 1 0 1 6 1 0 0 1 0 1 0 0 1 7 0 1 0 1 0 0 1 1 0 8 0 1 0 1 0 0 1 0 1 9 0 1 0 0 1 1 0 1 0 10 0 0 1 0 1 0 1 1 0 11 0 0 1 1 0 0 1 1 0 12 0 0 1 0 1 0 1 0 1 表4. 汽车前脸造型设计要素编码表 4.2. 汽车前脸造型法则构建 在建立多元线性回归方程之前，对回归模型进行误差项的独立性检验，结果如图6所示。通过spss统计软件验证，在这个模型里面，杜宾一瓦特森检验值DW = 2.212 ≈ 2，说明模型变量无序列关系。对于回归模型的估计值是可靠的。 图6. 回归模型独立性检验结果 将个样本经过数量化Ⅰ类分析，得到汽车前脸造型设计要素与感性意象的类目得分。制作成汽车前脸造型设计要素与感性意象关联表。如图7所示。 对标中各数据进行分析，表中类目分数的代表该项目对于此感性意象的符合程度，正值越大代表越符合此意象，而负值越小则代表越符合此负向意象。比如对于“好看的”这一感性意象语意，正的类目得分代表这一要素的出现会增加材料质感的“好看的”的意象，数值越大则代表符合的此意象的程度越高，相反，负值的代表这一要素的出现会削弱汽车前脸的“好看的”意象。 图7. 不同汽车前脸造型设计要素的类目得分和相关系数表 对“好看的”意象影响最大的造型要素为栅格，高度的影响因素最小。挡风玻璃的斜度对“实用的”意象减小程度最大。通过分析可知，使“好看的”意象分值最大的组合形式为前脸轮廓高度较低 + 栅格面积较小 + 挡风玻璃斜度较大 + 大灯轮廓简洁；对“简洁的”意象影响最大的造型要素为栅格，前脸轮廓高度的影响因素最小。挡风玻璃对“简洁的”意象减小程度最大。通过分析可知，“简洁的”意象分值最大的组合形式为前脸轮廓高度较低 + 栅格面积较小 + 挡风玻璃斜度较大 + 大灯轮廓简洁；对“夸张的”意象影响最大的造型要素为前脸轮廓高度，栅格的影响因素最小。挡风玻璃的加入最容易削弱“实夸张的”意象倾向。通过分析可知，“夸张的”意象分值最大的组合形式为前脸轮廓高度较低 + 栅格面积较小 + 挡风玻璃斜度较大 + 大灯轮廓复杂；对“精致的”意象影响最大的造型要素为大灯，挡风玻璃的影响因素最小。通过分析可知，“精致的”意象分值最大的组合形式为前脸轮廓高度较低 + 栅格面积较小 + 挡风玻璃斜度较小 + 大灯轮廓复杂；对“高级的”意象影响最大的造型要素为大灯轮廓，前脸轮廓高度的影响因素最小。通过分析可知，“高级的”意象分值最大的组合形式为前脸轮廓高度较低 + 栅格面积较小 + 挡风玻璃斜度较小 + 大灯轮廓复杂。 以“好看的”意象语义为例，表中显示回归模型的回归系数是常数项，为−0.354。而自变量X11，X12，X13，X21，X22，X31，X32，X41，X42分别为0，0.101，0.086，0，0.064，0，−0.174，0，−0.354。将各类目汽车前脸造型设计要素编码和不同汽车前脸造型设计要素的类目得分和相关系数结果导入到SPSS统计软件中进行多元线性回归分析，可知“好看的”意象语义与汽车前脸设计要素之间的回归模型为： Y 2 = { 0 × x 11 0.09 × x 12 0.296 × x 13 } + { 0 × x 21 0.214 × x 22 } + { 0 × x 31 − 0.681 × x 32 } + { 0 × x 41 − 0.451 × x 42 } + 3.678 Y 3 = { 0 × x 11 0.199 × x 12 0.696 × x 13 } + { 0 × x 21 0.469 × x 22 } + { 0 × x 31 − 0.098 × x 32 } + { 0 × x 41 − 0.151 × x 42 } +2 .401 Y 4 = { 0 × x 11 0.487 × x 12 0.646 × x 13 } + { 0 × x 21 0.015 × x 22 } + { 0 × x 31 − 0.091 × x 32 } + { 0 × x 41 − 0.198 × x 42 } +2 .237 Y 5 = { 0 × x 11 0.461 × x 12 0.593 × x 13 } + { 0 × x 21 0.17 × x 22 } + { 0 × x 31 − 0.098 × x 32 } + { 0 × x 41 − 0.39 × x 42 } +2 .257 同理，也可以其他意象语义与汽车前脸设计要素的回归模型。 4.3. 实验结果分析 对“好看的”(Yl)意象贡献率最高的材质要素为栅格(范围值为0.064)，高度的贡献率最低(范围值为0.015)。说明在对汽车前脸造型进行“好看的”意象判断时，栅格起到了最主要的作用，而大灯的作用最小“轮廓复杂”(得分为−0.354)的加入最容易削弱“好看的”意象倾向。 归纳以上分析，可以看出在对汽车前脸轮廓意象的影响因素中，高度的影响最小，栅格、挡风玻璃、大灯的作用先于高度的影响。