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user: 5. 调查研究结果与分析 5.1. 数据对象描述 为了了解大学生网络购物的相关影响因素，在本次关于大学生网络购物相关因素的调查问卷中，我们共投放600份调查问卷，回收564份，有效问卷550份，无效问卷14份。进行简单的数据统计描述(如表2)： Table 2 Data descriptio 个人特征 选择项 比例 年级 大一 16.76% 大二 9.25% 大三 28.32% 大四 43.35% 本科以上 2.31% 性别 男 47.98% 女 52.02% 专业 经济管理类 12.72% 理工类 73.99% 文法哲学类 9.83% 文艺体育类 3.47% 生源地 沿海地区 25.43% 中部地区 36.99% 西部地区 28.90% 东北地区 8.67% 平均每个月的生活费 600元及以下 2.89% 600~1200元 45.66% 1200~2000元 41.04% 2000元及以上 10.40% 家庭背景 农村 49.71% 县域 17.92% 城市 32.37% 任职情况 校级学生干部 5.20% 院级学生干部 17.34% 班干部 38.15% 无 50.29% 表2. 数据描述 5.2. 聚类分析 通过对问卷中所选变量进行简单的聚类，采用的是类平均法进行聚类分析，大致可以描述出哪几个变量之间的距离较近。 从图3我们可以看出所选择的变量大致可以分为三类，其中aa10 (四级成绩)，aa11 (六级成绩)分为一类；aa2 (专业)、aa3 (生源地)、aa14 (兼职时间)大致分为一类；aa7 (网购年限)、aa5 (网购时间段)、aa13 (课程量)、aa12 (自习时间)大致分为一类。可以看出这些变量在某种程度上比较相近。 图3. 类平均法的谱系聚类图 5.3. R型因子分析 为了研究变量之间的潜在关系，进行对变量的R型因子分析，从而找出因子之间的潜在因子情况 [ 13 ] 。 在10个变量的情况下，选取的公共因子的数目是6个，如表3，前六个变量的累计贡献率是78%，达到75%以上，可以解释出原始变量的大部分信息。 Table 3 Cumulative contribution rate of factor analysi factor Eigenvalue Difference Proportion Cumulative 1 1.90396209 0.05495213 0.1904 0.1904 2 1.84900990 0.64440566 0.1843 0.3753 3 1.20460424 0.13035898 0.1205 0.4958 4 1.07424526 0.12941853 0.1074 0.6032 5 0.94482673 0.09425749 0.0945 0.6977 6 0.85056924 0.12825665 0.0851 0.7827 7 0.72231259 0.04160328 0.0722 0.8550 8 0.68070931 0.16086803 0.0681 0.9230 9 0.51984129 0.26992194 0.0520 0.9750 10 0.24991935 0.0250 1.0000 表3. 因子分析的累计贡献率 输出表4的因子载荷矩阵中，我们可以看出FACTOR1对应的列(第一个公共因子的载荷向量)，aa10和aa11较大，这就表示可以用aa10 (四级成绩)和aa11 (六级成绩)来表示FACTOR1，所以我们可以叫FACTOR1为成绩因子；同样的分析FACTOR2，可以找出aa5 (月生活费)和aa7 (网购年限)所占的比例最大，所以由aa5和aa7就可以解释公共因子2，我们可以叫公共因子2为个人因子；对于FACTOR3可以看出aa6 (网购次数)和aa8 (单次交易额)所占的比重大，所以有aa6和aa8可以充分地解释出公共因子3的信息，所以我们可以把公共因子3叫做网购因子；同时可以看出FACTOR4的aa9 (专业成绩排名)和aa12 (自习时间)的比重大，也可以把公共因子4叫做成绩因子；FACTOR5主要由aa14 (兼职时间)解释，可以叫做个人因子；FACTOR6主要由aa13 (课程量)解释，我们可以叫做成绩因子；所以在因子分析中大致的可以看出我们选取的变量分为个人因子、网购因子、成绩因子。 Table 4 Factor load matri Rotated Factor Pattern Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 aa5 0.26867 0.63848 0.08812 0.09746 0.27003 0.01890 aa6 0.04277 0.48744 0.64552 0.23037 −0.00988 −0.03029 aa7 −0.13857 0.80287 0.04267 0.09200 −0.14248 −11452 aa8 −0.04320 −0.03012 0.908790 0.03320 0.16815 0.05108 aa9 −0.16746 0.14606 0.0294 0.82901 0.16074 0.19953 aa10 0.86505 0.13167 −0.12574 −0.13120 0.10600 −0.02737 aa11 0.91741 −0.07736 0.09437 −0.05531 −0.06689 0.08133 aa12 0.04083 0.33655 −0.16574 −0.62970 0.26389 0.39431 aa13 0.04416 −0.11485 0.05067 0.06483 −0.14204 0.90293 aa14 0.01981 0.01065 0.15362 0.03837 0.91184 -0.12806 表4. 因子载荷矩阵 如表5可以看到6个公共因子分别对所有变量解释的方差，可以看出FACTOR1、FACTOR2、FACTOR3对变量的影响最大；如表6共同度，解释了全部公共因子对变量所做出的贡献，也就是变量对公共因子的依赖程度，可以看出aa11 (六级成绩)和aa14 (兼职时间)对公共因子的影响很大。 Table 5 Variance contribution of each common factor interpretatio Variance Explained by Each Factor Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 1.7170948 1.4619807 1.3305381 1.1818613 1.0844017 1.0513409 表5. 每个公共因子解释的方差贡献 Table 6 Commonalit Final Commonality Estimates Total = 7.827217 aa5 aa6 aa7 aa8 aa9 0.57037969 0.71020074 0.70749578 0.86066359 0.80228679 aa10 aa11 aa12 aa13 aa14 0.81066497 0.87068042 0.76404158 0.85737601 0.87342790 表6. 共同度 如表7标准化以后的因子载荷矩阵，所得出的结论和表4一样。可以看出因子分析对所选取的变量进行了潜在关系的分析，找到了其中的共同的因子，为我们对变量的关系之间的分析提供了更加有力的佐证。 Table 7 Standardized factor load matri Standardized Scoring Coefficients Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 aa5 0.13662 0.42048 −0.08067 0.13350 0.17453 0.04370 aa6 0.04301 0.26534 043339 0.11645 −0.16120 −0.02877 aa7 −0.11404 0.59518 −0.04422 −0.08967 −0.22931 −0.09281 aa8 −0.04250 −0.17366 0.75193 −0.19811 0.03616 0.04482 aa9 −0.01175 0.12805 −0.19675 0.74442 0.17625 0.22935 aa10 0.50262 0.06655 −0.11762 0.02935 0.05404 −0.06041 aa11 0.55853 −0.09885 0.11067 0.06078 −0.12319 0.01751 aa12 −0.11543 0.23582 −0.12704 −0.52516 0.27720 0.40504 aa13 −0.00008 −0.05059 0.05126 0.06346 −0.06492 0.85290 aa14 −0.03197 −0.11030 −0.01576 0.01594 0.86403 −0.05251 表7. 标准化的因子载荷矩阵 5.4. 大学生网络购物相关因素之间的典型相关分析 位于输出的表8中间的表格给出的检验假设 H 0 ( i ) ： λ i = 0 ( i = 1 ， 2 ) 的结果。有该表格中“1”所在的这一行，可得到似然比的值为0.107，近似F统计量为2.85，显著性概率(P值)为0.0029 (即表格中最右列P r > F的值)，故在 ∂ = 0.01 的显著性水平下，否定所有典型相关为0的假设，也就是至少有一个典型相关变量是显著的。由“2”所在的一行，得到的结果说明第二个典型相关是不显著的( P = 0.0925 > ∂ )。以及第三个典型相关也是不显著的( P = 0.2368 > ∂ )。因此两组变量相关性的研究可转化为研究第一对典型相关变量的相关性 [ 14 ] 。 Table 8 Typical correlation coefficient and significance tes Like l i hood Approximate Eigenvalue Difference Proportion Cumulative Ratio F value Num DF Den DF Pr > F 0.1070 0.0672 0.6898 0.6898 0.8616 2.85 9 406.58 0.0029 0.0398 0.0314 0.2564 0.9462 0.9538 2.01 4 336 0.0925 0.0083 0.0538 1.0000 0.9917 1.41 1 169 0.2368 表8. 典型相关系数及显著性检验 如表9给出了原始变量和典型变量之间的相关系数阵。因为6个变量没有使用相同的单位进行测量，所以我们来分析标准化以后的系数(见表10)。来自网购指标的第一典型变量V 1 为： V 1 = 0.3998 X 1 − 0.7388 X 2 + 0.6582 X 3 它近似地是X 2 (网购年限)和X 3 (单次交易额)的加权差，在X 2 上的权重更大些。来自成绩指标的W 1 为： W 1 = 0.2921 y 1 − 0.9091 y 2 + 1.2873 y 3 它在y 3 (六级成绩)和y 2 (四级成绩)上的系数最大，这一对典型变量主要反应的是X 2 (网购年限)和y 3 (六级成绩)的负相关关系。 Table 9 Correlation coefficient matrix of original variables and typical variable The CANCORR Procedure Canonical Correlation Analysis Row Canonical Coefficients for the VAR Variables V 1 V 2 V 3 X 1 0.2837716595 0.6582530972 0.1622488568 X 2 −1.38000435 −0.247214517 1.32147126 X 3 0.0047045912 −0.003739666 0.003940994 Raw Canonical Coefficients for the WITH Variables W 1 W 2 W 3 Y 1 1.6040829348 0.0795257944 5.3547776036 Y 2 −0.019885438 0.0195527986 0.0082261195 Y 3 0.0242256931 0.0029198999 −0.005400405 表9. 原始变量和典型变量的相关系数阵 Table 1 0 Correlation coefficient matrix after normalizatio The CANCORR Procedure Canonical Correlation Analysis Standardized Canonical Coefficients for the VAR Variables V 1 V 2 V 3 X 1 0.3998 0.3274 0.2286 X 2 −0.7388 −0.1323 0.7074 X 3 0.6582 −0.5232 0.5514 Standardized Canonical Coefficients for the WITH Variables W 1 W 2 W 3 Y 1 0.2921 0.0145 0.9750 Y 2 −0.9091 0.8939 0.3761 Y 3 0.6582 0.1552 −0.2870 表10. 标准化以后的相关系数阵 根据上面分析，单次交易额和网购次数和四级成绩呈现负相关关系，但是和六级成绩呈现正相关关系，这种情况的出现可能和年级有关，随着年级的增高，六级的通过率也会增高。所以在后期的论文完善中可以分年级对这些因素做典型相关分析。