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用户忠诚影响因素统计分析

发布时间:2019-03-20

  第五章 统计分析


  第一节 样本的描述性统计分析。
 

用户忠诚影响因素统计分析


  本次调查在被访者的选择上进行了控制,使得样本具有一定的代表性。由描述性统计知,样本的情况分别具有不同的背景,不论从年龄,学历还是收入上,本次研究在样本上具有一定的合理性。

 

  


  第二节 信度分析。


  Cronbach’s a 系数值越大,各研究变量之间的一致性就越好,内在一致性的信度就越高。该系数测量的是每个变量的测量条款之间的一致性,度量量表在相关变量上是否具有稳定性与一致性。并且关于一个变量的测量问项越多,一般其系数值越高,测量越准确。本文的信度分析如下表,均大于 0.8,其相关性强,并且顾客感知价值的系数最高,该变量包含的问项数目最多。从数据分析信度上来看,问卷在设计的要求上,信度满足要求。

 

 


  第三节 因子分析。


  因子分析结果如表 5.3.1, KMO=0.870 > 0.5,Barlett's 球形检验χ2=6311.040,p 值为 0 < 0.05,在 0.05 的显着性水平上变量间是相关的。KMO和 Bartlett 的检验说明本研究适合做因子分析【4】


  各变量按主成分法提取的公因子方差见表 5.3.2,公因子方差显示提取因子对原始变量的解释效果较好。

 

  


  提取和旋转因子前后解释方差的变化情况见表 5.3.3。在所有的变量中,根据特征值大于 1 来选取因子。并且由碎石图知,由第七开始变量变得更为平坦,则前六个模型足以解释该模型。

 

  


  提取和旋转因子前后解释方差的变化情况见表 5.3.3。在 25 个变量中,按特征值大于 1 的标准可提取出 7 个因子,累积解释方差比为 83.193%,观察该图可知,从第八个因子(成分)开始,因子的特征值变得平坦,保留前七个因子就足以解释方差的变化。

 

  


  旋转后的成分矩阵见表 5.3.4。由表中数据可见,成份 1 包括 Q9-1~Q10-3共计 6 个变量,成份 2 包括 Q8-1~Q8-3 共计 3 个变量,成份 3 包括 Q11-1~Q11-3共计 3 个变量,成份 4 包括 Q6-1~Q6-3 共计 3 个变量,成份 5 包括 Q12-1~Q12-4共计 4 个变量,成分 6 包括 Q7-1~Q7-3 共计 3 个变量,成分 7 包括 Q15-1~Q15-3共计 3 个变量。由旋转后的因子分析中,发现顾客感知价值与企业形象旋转成为了一个因子。


  对于该统计结果,分析如下。根据以往的研究显示,顾客感知价值中可以包含企业形象维度(Petrick,2002)因此这两个变量旋转成为一个因子是有理论依据的。Petrick 提出了服务感知五维度价值模型中包含企业形象。


  第四节 回归分析。


  一、相关性分析。


  由 Pearson 系数和显着性检验可以看出,替代品吸引力与顾客忠诚、响应性、转换成本、消费者个体特征、顾客感知企业价值、在 0.05 的水平上显着不相关。


  其他变量之间在 0.01 的水平上均显着相关。基于此,笔者分析替代品吸引力在后续的回归分析中可能显示并不显着。

 

  


  二、回归性分析。


  相关分析说明了顾客忠诚及其影响因素之间的相关关系,还说明了各自变量之间的相关关系,为了进一步验证变量之间的相互作用。下面通过回归分析法来检验分析各影响因素对顾客忠诚的影响。其中顾客忠诚作为因变量,响应性、移情性、替代品吸引力、消费者个体特征、转换成本作为自变量作多元回归分析。


  本文以顾客忠诚为因变量,以旋转出来的其他六个因子为自变量,分析结果图如下表。

 

  


  由表 5.4.4 显示的是影响因素与顾客忠诚的回归系数。在整体的回归模型中R 方为 0.535,则认为预测因素对因变量的总体解释差异达到 53.5,且 Sig 值在0.05 的水平上显着。即响应性、移情性、消费者个体偏好、转换成本、顾客感知价值,可以解释顾客忠诚并且回归效果较好。从回归系数来看,顾客感知企业价值、消费者个体偏好、转换成本、响应性、移情性对顾客忠诚因素的影响依次降低。从总体回归的效果来看,判定系数为 0.535,这说明已解释变差占总变差的百分比为 53.5。


  另外,数据显示,替代品吸引力的相关系数为-0.006,在方向上与假设是一致的,但是替代品吸引力的显着性为0.88,假设不通过,此时的结果也与相关性分析的结果一致,该变量在显着水平上不相关。考虑原因,笔者大胆提出猜想,基于对新生信贷产品的使用上,所调查人群在年龄上分布均匀,对于该产品的认知上并不一致,所以数据分析上并不显着。

 

 


  由以上回归分析我们可以得出标准回归方程为顾客忠诚= -0.098+顾客感知企业价值*0.243+消费者个体特征*0.224+转换成本*0.214+响应性*0.196+移情性*0.118。


  三、单因素方差分析。


  (一)人口统计因素对顾客忠诚的影响。


  分别用性别、年龄、月收入、学历、职业做单因素方差分析,数据显示单因素方差的显着性均大于 0.05,证明假设 8 不成立。虽然已往大量的文献显示,人口统计因素对顾客忠诚有着显着影响,但就信用卡市场该方面的研究依旧很少。


  笔者推测,因为信用卡需求消费大部分属于刚性需求,所以信用卡人口统计因素对信用卡顾客忠诚的作用不显着。


  (二)人口统计因素对替代品吸引力的影响。


  在回归分析中显示信贷产品替代品吸引力的作用并不显着,笔者在上文进行了大胆推测,认为可能是人口统计中的年龄因素对该变量有显着影响,导致对顾客忠诚的回归分析中该变量不显着。因此,本文选取了人口统计因素中的年龄对替代品吸引力做单因素方差分析。结果如表所示。显着性均小于 0.05,即证说明年龄对替代品吸引力有显着作用。有少数学者关于金融对信用卡影响做了实证分析(罗长青 等,2016),实证证明了金融对该业务有溢出效应,即促进作用,但其兴起的消费金融信贷产品的替代作用并不显着。笔者猜测原因之二可能是因为这些信贷产品也是近两年才兴起,其发展并不久远,2017 第三季度电子支付报告数据显示,非银行的电子支付总额相比较银行电子支付总额仍然相差甚远,该现象可能可以用来解释其作用并不显着的原因。

 

  


  四、检验结果与研究假设对比。