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大学生网上购物影响因素的实证
贾月筱
（山东科技大学,山东 青岛 266000）
【摘 要】本文运用SPSS软件对收集到的数据进行统计分析,并利用因子分析对在校大学生经常网购的种类和所反映出的网购的缺点进行了分析.通过研究影响在校大学生对网购的认识和行为的诸因素,为指导大学生理性消费和促进电商针对大学生群体改进经营模式提供有效依据.
【关键词】大学生 因子分析 网上购物 影响因素
一、样本选择
本研究根据模型中选择的变量制订了大学生网上购物消费行为的调查问卷,并随机选择30名大学生进行了预调查.根据所得到的数据和建议对调查问卷进行了适当的调整后,随即在网上发放调查问卷,最后共回收到117份,为方便统计,我们从中选取了有效问卷100份进行统计,有效率为89.29%.
二、因子分析
(一)对网购种类进行因子分析
设服饰为X1,配饰为X2,鞋为X3,电子产品为X4,美妆为X5,护肤品为X6.
将标准化之后的数据导入SPSS软件进行分析：
根据KMO度量大于0.5,且Bartlett’s Test球度检验的相伴概率为0.001,小于显著性水平0.01,因此拒绝Bartlett’s Test球度检验的零假设,适合做因子分析.
利用主成分分析法选取三个主成分,累计方差百分比为69.02%,基本反映了原始变量的大部分信息,原有变量的信息丢失较少.因此提取三个主成分是合理的.
因子载荷矩阵：
因子荷载矩阵是因子分析的核心内容,根据该表可以写出调查研究的分子模型：
X1可由各因子表示为：X1等于0.321F1+0.162F2+0.893F3
X2可由各因子表示为：X2等于0.513F1+0.479F2-0.316F3
X3可由各因子表示为：X3等于0.222F1+0.813F2-0.072F3
X4可由各因子表示为：X4等于-0.407F1+0.489F2+0.190F3
X5可由各因子表示为：X5等于0.844F1+0.027F2-0.095F3
X6可由各因子表示为：X6等于0.765F1-0.395F2+0.064F3
旋转成份矩阵：
由旋转成份矩阵知：F1等于0.061X1+0.211X2-0.243X3-0.627X4+ 0.701X5+0.841X6
F2等于0.029X1+0.736X2+0.798X3+0.149X4+0.461X5+0.028X6
F3等于0.96X1-0.077X2+0.136X3+0.159X4+0.14X5+0.195X6
由旋转成份矩阵可以得出,第一个因子F1在X6的载荷值大,第二个因子F2在X3的载荷值大,第三个因子F3在X1的荷载值大,这说明在调查中,网上商城的护肤品、鞋和服饰这三类物品受到大学生们的喜爱,成为大学生常购商品.
最后得到因子得分,以各因子的方差贡献率占三个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总,得出综合得分F,既
F等于(28.308*F1+23.576*F2+17.14*F3)/69.024
(二)结论
从以上结果我们可以看出,进行因子分析后,我们所提取出来的三个主成分F1、F2、F3,其中护肤品在F1上的得分比较高,鞋在F2上的得分比较高,服饰在F3上的得分比较高,这说明,护肤品、鞋和服饰是在校大学生们经常购买的商品,是主要的三种商品.
三、结束语
在这次实证研究中,利用SPSS的因子分析方法,分析得到了影响大学生网络购物的主要因素.其中,积极因素包括节省时间、缩短地域差距、合理、消息渠道多样、大学生消费心理的影响；消极因素包括经济实力的限制、安全性有待改善、质量问题待改进、个别物流存在运输的安全性和实效性问题、网络的服务态度和交流方式.以上这些因素无论大小,都在时时刻刻影响着大学生对网购的态度.因此,我通过分析大学生网络购物的影响因素,了解影响大学生网络购物的积极点与消极点,不仅有利于各大电商的改进和市场的扩大,同时还有利于社会主义市场经济的健康发展.
参考文献
[1].ISSN：1672-3473钦国巍.大学生网络购物影响因素分析[J].内蒙古电大学刊.2012年,第1期：17-18,34.
[2].ISSN：1671-7112薛红燕,纪锋.大学生网络消费行为的实证研究[J].哈尔滨商业大学学报(社会科学版).2011年,第2期：23-27.
网上购物论文范文结:
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