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user: 5. 数据分析与假设检验 本章是论文的实证部分，包括研究设计和实证分析两部分。研究设计部分包括问卷的设计和数据收集；实证分析部分包括描述性统计分析和理论模型的结构方程分析。整体思路如下：首先，依据并参考已有文献中的成熟测量量表，对模型中的变量进行量表设计，形成初始问卷，并借助小规模深度访谈的方法，对问卷进行修正并形成最终问卷；其次，确定调研对象和调研方法等，以获取研究数据；最后，在对样本描述性统计和观测变量的统计分析的基础上，对理论模型进行假设验证并得出结论，提出建议。 5.1. 描述性统计分析 对于社会化媒体口碑营销对消费者购买意愿影响的调查问卷，本文从性别、年龄、职业、购物频率等方面对被调查者的基本情况进行调查统计，发现本次被调查者中女性居多，年龄在19~25岁之间的人数最多，学生、公司职员人数较多，几乎在每个行业上都做到了覆盖。被调查者每月网上购物3次的人数最多，而随着互联网技术的迅猛发展，网上购物的便利性，会吸引越来越多的人群通过互联网即可购买到心仪的产品。 如表2所示，使用微信、微博平台查看口碑信息的人数最多，占65%左右。关注护肤化妆品类、服饰类、美食类的被调查者人数最多，占57%左右，这一点或许也与女性被调查者人数较多有关，关注礼品类人数最少，在所填的“其他”选项中，我们发现用户在购买产品之前都会来主动搜索产品口碑信息，平时的留意观察和购买之前的搜索都会影响口碑信息对消费者购买意愿行为的影响。在产品口碑信息中，消费者会偏向于关注产品质量、产品效果、产品价格等因素，这为企业今后开展口碑营销提供了启示，应多从消费者的主要关注点入手，但是也还要关注促销活动、物流服务等其他影响因素。 Table 2 Table 1 sample view of word of mouth informatio 项目 人数 性别 渠道 微信 137 64.02% 微博 141 65.89% QQ 64 29.91% 贴吧 40 18.69% 论坛 47 21.96% 其他(答案：百度、小红书、知乎、淘宝、大众点评、口碑、美团、哔哩哔哩等) 54 25.23% 产品类别 护肤、化妆品类 122 57.01% 服饰类 121 56.54% 美食类 107 50% 书籍杂志、电影类 114 53.27% 日用品类 91 42.52% 礼品类 35 16.36% 其他(答案：摄影类、电子产品类、 画画用品等) 24 11.21% 关注内容 发布者信息 49 22.9% 产品品牌 123 57.48% 产品质量 186 86.92% 产品效果 158 73.83% 产品价格 145 67.76% 促销活动 85 39.72% 商家服务 70 32.71% 物流速度 50 23.36% 其他 5 2.34% 表2. 样本查看口碑信息的情况 5.2. 信度和效度分析 5.2.1. 信度分析 在实证分析之前，需要可靠性检验，即对调查结果的一致性、稳定性进行测定，信度分析用于研究定量数据，尤其是态度量表题的回答可靠准确性。Cronbach’s Alpha值是被普遍认可的检测方法，Cronbach’s Alpha值越接近1，说明问卷的信度越高，也代表重复测量的一致性程度也越高。Cronbach’s Alpha值在0.7和0.98之间，表明量表的信度值很高，低于0.35说明信度值很低，而0.6是可以被接受的最低值。 本文主要有五个研究变量，即口碑信息的真实性、专业性、极性与数量、关系强度和购买意愿，据计算，本研究涉及的五个研究变量的信度系数值范围为0.441~0.785，说明研究数据信度水平良好。 同时，本文又将不同问题按照测量变量的不同进行了汇总，进行第二步的验证信度分析，继续通过问卷星中的在线SPSS分析工具进行效度检测，并将得到的结果自行整理成表3，信度系数值为0.820，大于0.8，因而说明研究数据信度质量高。针对“已删除的α系数”，分析被删除后的信度系数值并没有明显的提升，因而说明题项全部均应该保留，进一步说明研究数据信度水平高。针对“CITC值”，由于“平台”对应的CITC值小于0.2，说明它与其余题项的关系较弱，可以考虑进行删除处理。综上所述，研究数据信度系数值高于0.8，删除题项后信度系数值并不会明显提高，综合说明数据信度质量高，可用于进一步分析。 5.2.2. 效度分析 效度，即有效性，其目的是用来检验调查值与真实值之间的接近程度，如果调查情况与要研究的问题越相符，则效度越高。效度研究用于分析研究项是否合理和有意义，效度分析使用因子分析这种数据分析方法进行研究，分别通过KMO值，共同度，方差解释率值，因子载荷系数值等指标进行综合分析，以验证出数据的效度水平情况。KMO值用于判断是否有效度，共同度值用于排除不合理研究项，方差解释率值用于说明信息提取水平，因子载荷系数用于衡量维度和题项对应关系。在进行效度分析时，本文使用到了因子分析法，将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力 [ 8 ]。 Table 3 Reliability Analysis of each scal 测量变量 题数 校正项总计相关项(CITC) 项已删除的Alpha系数 Cronbach’s Alpha系数 口碑传播平台 1 0.041 0.878 0.8 口碑真实性 2 0.678 0.782 口碑专业性 4 0.776 0.774 正面口碑数量 2 0.744 0.775 负面口碑数量 1 0.437 0.818 关系强度 2 0.671 0.784 购买意愿 3 0.695 0.781 推荐意愿 1 0.620 0.788 表3. 各量表信度分析 本文分别对口碑信息的真实性、专业性、正面口碑信息的数量、关系强度、消费者购买意愿与推荐意愿加以效度分析，表4表示购买意愿与推荐意愿的效度分析结果图。 Table 4 Validity Analysis of Purchase Intention and Recommendation Intentio 购买意愿与推荐意愿 因子载荷系数 共同度 购买意愿 推荐意愿 购买产品或服务时， 我会参考从社交软件上获取的有关信息 0.877 0.238 0.826 从社交软件上获取的产品或服务信息改变了 我的态度 0.691 0.502 0.73 社交软件上获取的产品或服务信息对 我的购买意愿产生影响 0.733 0.521 0.809 我会将自己的购后评价或已知的口碑信息发表 在社交软件上，推荐或者阻止购买 0.198 0.937 0.917 特征根值(旋转前) 3.41 0.678 - 方差解释率% (旋转前) 0.68209 0.13558 - 累积方差解释率% (旋转前) 0.68209 0.81766 - 特征根值(旋转后) 2.612 1.476 - 方差解释率% (旋转后) 0.52237 0.29529 - 累积方差解释率% (旋转后) 0.52237 0.81766 - KMO值 0.826 - 巴特球形值 577.609 - df 10 - 表4. 购买意愿与推荐意愿的效度分析 本文总共提取6个因子，经验证所有变量的因子载荷都大于最低水平0.500，因此因子分析的分析结果和预先所做的假设一致，进一步验证了本调查问卷各项测量指标量表的结构效度。 5.3. 相关分析 相关分析是用来检验研究变量之间的联系程度的一种统计方法。如果相关变量间系数的绝对值越接近1，则表明关系水平越强，反之越弱。一般来说，只要系数的绝对值在0.3以上且达到一定显著水平，就认为变量之间具有相关性。如果系数为正，变量间就存在正相关；如果系数为负，变量间就存在负相关。如果系数为0，说明两变量之间没有线性相关关系。本文用Pearson相关系数分析本文的五个变量的相关程度。 其中，表5表示口碑信息专业性对消费者购买行为的影响。购买意愿和专业性之间的相关系数值为0.706，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明购买意愿和专业性之间有着显著的正相关关系。推荐意愿和专业性之间的相关系数值为0.548，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明推荐意愿和专业性之间有着显著的正相关关系。 Table 5 The impact of word of mouth information professionalism on consumers’ purchase behavio 专业性 购买意愿 推荐意愿 相关系数值 0.706 0.548 相关性(0~1) 正相关 正相关 P值 **p < 0.01 **p < 0.01 *p < 0.05 **p < 0.01(显著性) 0.01水平的显著性 0.01水平的显著性 表5. 口碑信息专业性对消费者购买行为的影响 5.4. 回归分析 本文以相关分析为前提，对社交媒体口碑与消费行为意愿之间的关系进行回归分析，回归分析用于研究X (定量或定类)对Y (定量)的影响关系，是否有影响关系，影响方向及影响程度情况如何。 其中，由表6可知口碑信息发布者与浏览者二者的关系强度对消费者购买行为的影响。将关系强度作为自变量，而将购买意愿作为因变量进行线性回归分析，模型R平方值为0.349，意味着关系强度可以解释购买意愿的34.9%变化原因。对模型进行F检验时发现模型通过F检验(F = 105.916， P < 0.05)，也即说明关系强度一定会对购买意愿产生影响关系，以及模型公式为：购买意愿 = 1.487 + 0.591 * 关系强度。最终具体分析可知：关系强度的回归系数值为0.591，P值为0.000，小于0.01，意味着关系强度会对购买意愿产生显著的正向影响关系。总结分析可知：关系强度全部均会对购买意愿产生显著的正向影响关系。 Table 6 The influence of the relationship strength between word-of-mouth publishers and visitors on consumers’ purchase behavio 非标准化系数B 标准误差 标准化系数Beta t P VIF R 2 调整R 2 F 常数 1.487 0.22 - 6.711 0.000** - 0.349 0.345 105.916** 关系强度 0.591 0.057 0.59 10.292 0.000** 1 因变量：购买意愿 *p < 0.05 **p < 0.01 表6. 口碑信息发布者与浏览者二者的关系强度对消费者购买行为的影响 5.5. 消费者特征在各个变量上的差异分析 本文涉及的消费者特征有消费者的性别、年龄、职业、网购次数和查看产品口碑信息时常用的社交平台五项，本研究将采用单因素方差分析方法对消费者特征在各个变量上的差异进行分析。 其中，表7表示消费者的年龄在各个变量上的差异分析结果。利用方差分析去研究年龄对于真实性，专业性，正面口碑信息数量，负面口碑信息数量，关系强度，购买意愿，推荐意愿共7项的差异性，从表7可以看出：不同年龄样本对于真实性，专业性，正面口碑信息数量，负面口碑信息数量，购买意愿，推荐意愿共6项不会表现出显著性(P > 0.05)，意味着不同年龄样本对于真实性，专业性，正面口碑信息数量，负面口碑信息数量，购买意愿，推荐意愿全部均表现出一致性，并没有差异性。另外年龄样本对于关系强度共1项呈现出显著性(P < 0.05)，意味着不同年龄样本对于关系强度有着差异性。 Table 7 Single factor difference analysis results of consumers’ age in each variabl 年龄(平均值 ± 标准差) 18岁以下 (N = 28) 19~25岁 (N = 143) 26~35岁 (N = 22) 35~50岁 (N = 5) 51岁以上 (N = 2) F p 真实性 3.55 ± 0.89 3.54 ± 0.82 3.30 ± 0.77 3.90 ± 0.89 2.00 ± 1.41 2.37 0.05 专业性 3.53 ± 0.85 3.65 ± 0.72 3.57 ± 0.58 3.90 ± 0.76 2.13 ± 1.59 2.41 0.05 正面口碑信息数量 3.52 ± 0.87 3.67 ± 0.78 3.73 ± 0.63 3.50 ± 1.00 2.25 ± 1.77 1.87 0.12 负面口碑信息数量 3.25 ± 1.00 3.19 ± 1.10 3.36 ± 1.05 3.00 ± 1.22 2.00 ± 1.41 0.8 0.53 关系强度 3.45 ± 0.85 3.81 ± 0.75 3.80 ± 0.78 3.60 ± 0.82 2.25 ± 1.77 3.17 0.02* 购买意愿 3.46 ± 0.80 3.75 ± 0.78 3.77 ± 0.65 3.53 ± 1.12 2.50 ± 2.12 2.03 0.09 推荐意愿 3.46 ± 1.07 3.52 ± 1.09 3.32 ± 1.17 3.60 ± 0.55 2.00 ± 1.41 1.11 0.35 *p < 0.05 **p < 0.01 表7. 消费者的年龄在各个变量上的单因素方差分析结果 具体分析可知：年龄对于关系强度呈现出0.05水平显著性(F = 3.17， P = 0.02)，以折线图3形式展示。总结可知：不同年龄样本对于真实性，专业性，正面口碑信息数量，负面口碑信息数量，购买意愿，推荐意愿共6项不会表现出显著性差异，另外年龄样本对于关系强度共1项呈现出显著性差异。 图3. 年龄对关系强度的显著性影响 根据上述一系列的相关与回归分析、单元素方差分析的结果，将研究假设检验结果汇总如表8所示。进行实证后的模型如图4所示。 Table 8 Results of hypothesis verificatio 编号 研究假设 检验结果 H1a 被调查者的性别不同对消费者的购买意愿存在显著性差异 不成立 H1b 被调查者的年龄不同对消费者的购买意愿存在显著性差异 不成立 H1c 被调查者的职业不同对消费者的购买意愿存在显著性差异 不成立 H2 社交平台不同对消费者的购买意愿存在显著性差异 不成立 H3 社交媒体口碑信息的真实性对购买意愿存在显著性正向影响 成立 H4 社交媒体口碑信息的专业性对购买意愿存在显著性正向影响 成立 H5 社交平台上口碑信息的数量对购买意愿产生影响 成立 H5a 社交平台正面口碑信息的数量对购买意愿产生显著性正向影响 成立 H5b 社交平台负面口碑信息的数量对购买意愿产生显著性负向影响 成立 H6 口碑信息发布者与浏览者关系强度对购买意愿有显著性正向影响 成立 表8. 本文研究假设验证结果 图4. 实证后的模型