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user: 5. 数据分析 5.1. 问卷信效度检验 通过SPSS对问卷的正反两向及总体问卷进行信效度检验，得到其结果如表3。可以看出，本次调查结果的信效度较好，较好地满足分析需求。 Table 3 Reliability and validity tes Cronbach’s α KMO值 Bartlett球形检验(sig) 累计解释变量(%) KANO问卷 0.778 0.905 0.0000 61.403 正向问卷 0.886 0.908 0.0000 51.586 反向问卷 0.942 0.953 0.0000 50.505 表3. 问卷信效度检验 5.2. Kano模型分析 在对所有问卷进行筛选及信效度检验后，根据表2的要素分类规则对样本进行频数统计，得出每个功能的要素分类，其结果如表4所示。 在表4中，反向因子与可疑因子相比于其他属性的占比过小。这很有可能是由于用户没有较好的理解题意或者填写错误等，故而排除了其为反向或可疑因子的可能 [ 20 ]。因此，不宜直接按照表4来识别功能属性，需要做进一步的筛选。具体而言，根据表4所得的频数统计，按照式(1)和(2)计算每个功能的Better-Worse系数： Better = A + O A + O + M + I #(1) Worse = O + M A + O + M + I #(2) 为取值方便，本文在以下分析过程中Worse值均取绝对值，再利用各功能的Better、Worse系数进行属性识别：两系数值都在0.5以上，为期望因子；两系数值都小于0.5的，为无差异因子；Better值大于0.5，Worse值小于0.5，为魅力因子；Better值小于0.5，Worse值大于0.5，为必要因子。表5展示了依此准则的分类结果。 Table 4 Statistics of quality element classification frequency for all function 功能序号 具体功能 A R O M I Q 1 1.显示搜索建议 92 19 81 39 67 2 2 2.定期发布优惠消息 99 26 68 28 70 9 3 3.个性化推荐房源 83 25 76 34 77 5 4 4.推荐热门景点 81 18 83 26 90 2 5 5.出行体验分类分享 85 25 92 26 72 0 6 6.好评排序 * 67 17 90 41 81 4 7 7.求租 * 65 23 76 38 95 3 8 8.绑定商务邮箱接收消息 54 46 50 34 112 4 9 9.绑定芝麻信用 64 44 61 18 112 1 10 10.第三方平台处理收付款 51 26 96 44 81 2 11 11.设置安全验证(更换设备时) 108 17 43 76 51 5 12 12.日期 86 19 85 26 81 3 13 13.建议入住人数 63 21 71 55 88 2 14 14.闪订 73 24 76 28 94 5 15 15.是否合租 74 24 75 36 89 2 16 16.卧室数量 60 30 87 44 75 4 17 17.床铺数量 51 23 82 40 103 1 18 18.卫生间数量 55 14 71 37 118 5 19 19.旅程类型 64 21 101 35 78 1 20 20.建筑类型 66 19 84 36 95 0 21 21.房屋守则 44 17 83 35 118 3 22 22.交通站点 * 64 26 99 41 67 3 23 23.无障碍需求 62 15 76 43 99 5 24 24.便利设施 54 26 101 33 80 6 25 25.与中心城区距离筛选 * 96 21 65 68 49 1 表4. 所有功能的质量要素分类频数统计 注： * 为推荐功能。 Table 5 Quality factor classification results of existing function 功能序号 Better系数值 Worse系数值 类别 1 0.620 0.430 A 2 0.630 0.362 A 3 0.589 0.407 A 4 0.586 0.389 A 5 0.644 0.429 A 8 0.416 0.336 I 9 0.490 0.310 I 10 0.540 0.515 O 12 0.615 0.399 A 13 0.484 0.455 I 14 0.550 0.384 A 15 0.544 0.405 A 16 0.553 0.492 A 17 0.482 0.442 I 18 0.448 0.384 I 19 0.594 0.489 A 20 0.534 0.427 A 21 0.454 0.421 I 23 0.493 0.425 I 24 0.578 0.500 O 表5. 已有功能的质量要素分类结果 注：M—必备因子，O—期望因子，A—魅力因子，I—无差异因子，Q—可疑因子。 表5仅展示了已有功能的分类结果。由于大部分airbnb用户对推荐功能缺乏感知体验，直接根据Better-Worse系数对其进行分类将存在偏差。关于推荐功能的分类，本文采用范哲和刘莉(2017)提出的方法，只对用户所选的正负两方面的选项进行判别，具体结果如表6所示。 Table 6 Quality factor classification results for recommended function 功能序号 A R O M I Q 属性 6 23.33% 5.67% 30.00% 13.67% 27.00% 1.33% O 7 21.67% 7.67% 25.33% 12.67% 31.67% 1.00% I 22 21.33% 8.67% 33.00% 13.67% 22.33% 1.00% O 25 32.00% 7.00% 21.67% 22.67% 16.33% 0.33% A 表6. 推荐功能的质量要素分类结果 由表5和表6可以看出，在21个已有功能要素中，有11个魅力因子、2个期望因子、1个必备因素和7个无差异因子；而在4个推荐功能中，有1个魅力因子、2个期望因子和1个无差异因子。具体来说，四类因子的功能分布如下： 魅力因子包括：显示搜索建议、发布优惠信息、个性化推荐房源和景点、体验分享、以及房源筛选中的日期、闪订、是否合租、卧室数量、旅程类型、建筑类型和与推荐的中心城区距离筛选功能。该部分功能表现不充分或者未改进，不会引起用户的不满；但表现越好，用户的满意度越高，具有较为明显的“惊喜”的特性。 期望因子包括：第三方平台处理收付款、便利设施筛选和推荐功能中的好评排序及交通站点筛选。该部分功能的表现好坏与用户体验的满意度呈正比关系，改善程度越高，用户满意度越高。因而，期望因子是提高用户满意度的重点改进方向。 必备因子为设置安全验证，此功能也是App的必备要素。 无差异因素是指对于用户而言其改善与否对于用户的满意度并没有太大的影响，包括推荐功能的求租、绑定商务邮箱、芝麻信用、筛选中的建议入住人数、床铺数量、卫生间数量、房屋守则与无障碍需求。 5.3. 改进要素筛选分析 为了进一步对识别筛选改进要素，本文采用赵平 [ 21 ] 及朱红灿等 [ 20 ] 提出的方法。首先，在以Better系数和Worse系数确立的直角坐标系上，绘制本文关注的25项功能(如图1所示)；然后，以坐标原点为圆心、以0.707 (即圆点到中心点的距离)为半径绘制1/4圆弧，将其称为要素选择线。所谓灵敏度S，定义为要素选择线右侧的功能点到线的距离。在要素选择线右侧的功能是需要改进的，而且S值越大，说明对应功能越需要重点改进；在要素选择线左侧的功能可以暂时不予以考虑。同时，改进筛选是为了量化已有功能的改进优先度，因此，推荐功能并不考虑其中，具体改进要素筛选情况如图1。 图1. 改进要素识别散点图 可以看出，大部分的A、M、O类功能均位于要素选择线的右侧，即为需要改进的功能。将它们按S值做降序排列，结果如表7所示。 Table 7 Improved functional orderin 功能序号 具体功能 类别 灵敏度(S) 排序 5 5.出行体验分类分享 A 0.066 1 19 19.旅程类型 A 0.062 2 24 24.便利设施 O 0.057 3 1 1.显示搜索建议 A 0.048 4 10 10.第三方平台处理收付款 O 0.039 5 16 16.卧室数量 A 0.033 6 11 11.设置安全验证(更换设备时) M 0.033 7 12 12.日期 A 0.026 8 2 2.定期发布优惠消息 A 0.020 9 3 3.个性化推荐房源 A 0.009 10 表7. 改进功能排序 注：M—必备因子，O—期望因子，A—魅力因子，I—无差异因子，Q—可疑因子，R—反向因子。 在改进要素中，界面方面的搜索建议、优惠信息以及个性化房源推荐，用户体验方面的出行体验分享，安全方面的收付款和安全验证以及房源筛选方面的日期、卧室数量、旅程类型和便利设施都存在较大的改进空间。其中，出行体验分享、旅程类型与便利设施筛选排名较为靠前，需改善其不足。