大学生网上购物行为研究

大学生网上购物行为研究

摘要

本文主要讲述挑选大学生作为研究群体，研究大学生网上购物行为的影响因素。通过大量的文献搜集资料和阅读，最终决定在技术接受模型的基础上，增加信任因素的变量。研究感知有用、感知易用、信任与态度、意向的关系。本文通过问卷调查的方式，搜集大学生的相关资料，并用SPSS13.0对所得数据进行因子分析、信度分析、相关分析和回归分析等。统计结果表明，大学生普遍比较认可网上购物，认为网上购物方便、高效。有网上购物经验的大学生比没有网上购物经验的大学生更加信任网上商店。根据本文的研究表明，为了吸引大学生群体，商家应该简化购物流程、提升大学生对自身的信任感。

关键词：网上购物、消费者行为、态度、意向

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ABSTRACT

This paper selected university students as the sample to study and investigated the impact of factors of university students’ online shopping behaviour. Through searching, coordinating and analyzing the document, I finally decided to increase the trust factor of variable on the basis of technology acceptance models. Study the relationship between perceived usefulness, perceived ease of use, trust and attitude, intention. Through questionnaire survey to collect relevant information on university students and using SPSS13.0 to analyzed the data, such as reliability analysis, correlation and regression analysis. Results show that university students generally more accepted online shopping. They believe that online shopping is easy and efficient. The Students who have online shopping experience are more trust online store than the students do not. This study shows that, in order to attract university students, businessmen should simplify the shopping process and enhance the students on their sense of trust.

KEYWORDS：online shopping，consumer behaviour，the attitude，

the intention

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目录

1 消费者行为模式 ................................................... 14

2 研究设计 .............................................. 16

2.1 研究模型与假设 ................................................. 16 2.2 变量定义与测量 ................................................. 17 2.3 问卷设计与数据采集 ............................................. 19

3 数据分析 .............................................. 18

3.1 样本情况 ....................................................... 18 3.2 变量的信度与效度分析 ........................................... 19 3.3 假设检验 ....................................................... 23

4 研究总结 .............................................. 29 【参考文献】 ............................................ 31

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1 消费者行为模式

美国市场营销学会把消费者行为定义为：感知、认知、行为以及环境因素的动态互动过程，是人类履行生活中交易职能的行为基础。这一定义至少包含3层重要含义：1.消费者行为是动态的；2.它涉及感知、认知、行为以及环境因素的互动作用；3.它涉及交易。消费者行为既是一个具体的活动整体，也是一个动态的发展过程。

（1）消费者购买行为一般模式

消费者购买行为是指消费者为满足自身需要而发生的购买和使用商品或劳务的行为活动。心理学家在深入研究的基础上，指出了消费者在购买行为中的共性或规律性，即消费者购买行为的一般模式：刺激—反应模式。如图2-1所示：

（原因） 消费者心理活动 购买及购后感受

刺激 消费者暗箱 消费者购买行为

图2-1刺激反应模式

①

以上刺激—反应模式表明，所有消费者的购买行为都是由刺激引起的，这种刺激既来自外界环境，也来自消费者内部的生理和心理因素。消费者在各种刺激因素的作用下，经过复杂的心理活动过程，产生购买动机，在动机的驱使下，消费者做出购买决策，采取购买行动，并进行购买后评价，购买评价产生的信息又充实了消费者的内部信息库，对消费者的未来消费产生影响，由此完成了一次完整的购买行为。 （2）国外购买行为模式

1.恩格尔-科拉特-布莱克威尔(Engel-Kollat-Blackwell)模式(EKB模型)

EKB模式特别强调消费者进行购买决策的过程。在这个模型里，消费者心理（大脑）成为“控制器”，外部刺激信息输进消费者大脑后，通过处理，即外界信息在态度、经验和个性的作用下，便可产生 “控制器”的输出结果——购买决定。由此完成一次消费者购买决策过程。 2.霍华德-谢思模式（Howard—Sheth Model）

①

甘瑁琴，王晓晚.消费者行为学[M].北京:北京大学出版社,2009.8.

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该模式通过四大因素描述消费者行为，分别是投入因素、外在因素、内在因素和产出因素。认为投入因素和外在因素就是购买行为的刺激物，它们通过唤起和形成动机，提供关于各种选择方案的信息等影响购买者的心理活动。购买者受到刺激物和以前购买经验的影响，开始收集信息，产生自己一些列的动机，做出对可选择产品的一系列反应，形成一系列购买决策的中介因素，这些动机、选择方案和中介因素互相作用，便产生了某种倾向或态度。这种倾向或态度与其他因素相结合后，便产生购买结果——购买意向和实际购买行为。 3.尼柯西亚模式（Nicosia Model）

该模式由四大领域构成：①从信息源到消费者态度；②对信息的调查和评价；③购买行动；④反馈。如图2-2所示：

领域1从信息源到消费者态度 小领域1.1 企业属性与特点 信息发射 小领域1.2 消费者属性与特点 态度 领域2调查评价 调查评价 领域 4反馈 经验 动机 消费者记忆 购买行动 图2-2尼科西亚模式

②

购买决策 领域3购买行动

②

龚振等.消费者行为学［M］.大连:东北财经大学出版社，2002:4(美)所罗门.消费者行为学(第6版)

［M］.北京:中国人民大学出版社，2006:10.

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2 研究设计

2.1 研究模型与假设

大学生作为一个独特的消费人群，他们的主要特点是认知层次高，消费行为比较理性，讲求实际，理性消费是当前大学生主要的消费观念。大学生消费特点有别于普通的消费人群，所以我们的研究变量要加入大学生消费的特点变量。

本文在研究大学生网上购物的过程中，针对大学生网上购物的特点，以技术接受模型为理论基础，延伸出大学生消费行为中信任的变量。因此新建的模型中将出现5个变量：感知网上购物有用、感知网上购物易用、信任、网上购物态度、网上购物意向。建立研究模型如图3-1所示。

感知网上购物有用 网上购物态度 感知网上购物易用 信任 网上购物意向 实现网购

图3-1研究模型

根据以上模型，我们可以提出三部分假设： （1）各因素与网上购物态度的关系

Ha：感知网上购物有用与网上购物态度正相关； Hb：感知网上购物易用与网上购物态度正相关； Hc：信任与网上购物态度正相关； （2）感知网上购物有用与网上购物意向的关系

H1a：感知网上购物有用和网上购物意向正相关 （3）网上购物态度与网上购物意向的关系

H0a：网上购物态度与网上购物意向正相关

根据问卷的设置，我们可以对有或无网上购物经验的大学生进行区分。 （4）大学生有无网上购物经验对变量的影响

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因为问卷设计中，调查对象包括有网上购物经验的样本和无网上购物经验的样本，所以本文还将研究这两种不同样本对网上购物态度、网上购物意向等5个变量的影响。

2.2 变量定义与测量

2.2.1变量定义

根据前人文献的总结，在此确定以下几个大学生网上购物的变量因素，具体如表3-1所示：

表3-1变量的定义 研究变量 变量定义 网上购物消费者对网上购物的感受与评价 态度 网上购物消费者网上购物的可能性 意向 感知网上消费者对网上购物所带来的好处的主观评价 购物有用 感知网上消费者相信网上购物免于努力的程度 购物易用 不考虑消费者能够监控网络商家的能力，在期望网络商家能够按照约定的方式行事的基础上，消费者 信任 愿意在一项网络购物交易中倾向于信赖网络商家的程度。 参考文献 Fishbein and ③Ajzen(1975) ④Ahn et al.(2004) Davis et al.(19) Davis et al.(19) Lee and Turban(2001) ⑥ ⑤资料自行整理 2.2.2、变量测量

本研究在参考以往文献研究量表的基础上，设计了衡量本研究变量的各个问项。各个变量的测量问项对应问卷题号如表3-2所示:

表3-2变量的测量

Fishbein, M. &Ajzen,I..Belief,Attitude,Intention and Behavior: An Introduction to Theory and

③

Research,Addison-Wesley,Reading Mass,1975. ④

Ahn, Tony, Seewon Ryu, and Ingoo Han. The impact of the online and offline features on the user acceptance of internet shopping malls. Electronic Commerce Research and Applications, 2004,3(4),405-420. ⑤

Davis, F.D.Bagozzi, R.P. &Warshaw, P.R...User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science, 19, 35(8):982-1003. ⑥

Lee,M.K.O.and E.A.Turban,“Trust Model for Consumer Internet Shopping”, International Journal of Electronic Commerce, 2001, 6(1), 75-91.

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研究变量 网上购物态度 网上购物意向 感知网上购物有用 感知网上购物易用 信任 变量的测量 1. 网上购物很吸引人 2. 网上购物是个明智的选⑦择 3. 网上购物令人兴奋和快乐 4. 最近我打算在网上购物 ⑧5. 我会优先考虑网上购物 6. 能够在网上买的东西，⑨尽量网上买 7. 网上商店提供了丰富的产品信息，对我来说很有用 8. 网上购物节省我的时间和精力，提高了购物效⑩率 9. 网上购物很方便 10. 网上商店产品分类细致，很容易查找 11. 网上购物流程简单，容11易操作 12. 网上商店能够实现它的承诺 13. 网上商店会保护我的信12息和隐私 14. 在线支付很安全 15. 我会货比三家，比较不同网店的价格 16. 我一般挑选价格相对便宜的网店购买 参考文献 Fishbein and Ajzen(1975); Ralph L, Keeney(1999) AionO’Cass,Tino Fenech(2003); Hoffillan，D.L.，Novak，T.P.，and Peralta(1999) Marios Koufaris(2002) Gefen and Straub(2000) Tony Ahn et al.(2003); Hans van der Heijden et al.(2000) 资料自行整理 ⑦

Lei-da Chen et al.Entieing online Consumers: An Extended Technology Acceptance Perspective[J].Infomlation&Management，2002，8(39):705-719. ⑧

Featherman，M.S.and Pavlou.Predieting e-services adoption: A Perceived risk facets pei-spective[EB/OL].http：www.hp.com/solutions I/,e-services/，2002-09-18/2006-06-27. ⑨

Ralph L，Keeney.The Value of Internet Commerce to the Customer[J]..Management Science，1999，4(4):533-542. ⑩

Gefen，D.E-Commercee:The Role of Familiarity and Trust[J].Omega: The International Journal of Management Science，2000，14(28):725-737. 11

C.Liu，K.P.Arnett.Exploring the factors associated with Web site success in the context of electronic commerce[J].Information and Management，2000，38(l):23-33. 12

Van der Heijden,Hans,Tibert Verhagen,and Marcel Creemers.Understanding online purchase intentions: Contributions from technology and trust perspectives. European Journal of Information Systems, 2003, 12, 41-48.

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2.3 问卷设计与数据采集

2.3.1、问卷设计

本文参考过去文献的相关研究，并根据文献中相关变量的量表进行适当的修改后得到本研究模型中各个变量的定义。

调查问卷第一部分为模型中5个变量的测量项目，共包括16个项目组成的问卷，所有问题都采用李克特5级评分方式打分。测量项目采用的形式为:“1”至“5”分别代表“完全不同意”、“不同意”、“一般”、“同意”、“完全同意”。

第二部分由大学生的性别、年龄、月生活费、网上购物经历次数组成。用于人口统计因素的分析。

2.3.2、数据采集

本文采用纸质问卷形式，对浙江科技学院的在校大学生进行抽样调查。抽样地点定在图书馆，对图书馆内的大学生逐一访问、阐述调查的相关内容、发放问卷并立即回收。由于抽样地点和调查群体的特殊性，受访对象基本都能配合此次调查，使得调查最后能够顺利完成。

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3 数据分析

3.1 样本情况

本研究发放问卷共100份，回收问卷100份，其中获得有效问卷100份，有效回收率为100%。样本分布情况如表4-1所示：

表4-1样本分布情况

性别 男 女 总计 23周岁 22周岁 21周岁 20周岁 19周岁 18周岁 总计 200元以下 200-400元 月生活费 400-600元 600-1000元 1000元以上 总计 0次 网上购物 次数 1-2次 2-5次 5次以上 总计 Frequency Percent Valid Percent 58 42 100 6 24 25 29 10 6 100 3 4 18 65 10 100 14 30 20 36 100 58.0 42.0 100.0 6.0 24.0 25.0 29.0 10.0 6.0 100.0 3.0 4.0 18.0 65.0 10.0 100.0 14.0 30.0 20.0 36.0 100.0 58.0 42.0 100.0 6.0 24.0 25.0 29.0 10.0 6.0 100.0 3.0 4.0 18.0 65.0 10.0 100.0 14.0 30.0 20.0 36.0 100.0 Cumulative Percent 58.0 100.0 6.0 30.0 55.0 84.0 94.0 100.0 3.0 7.0 25.0 90.0 100.0 14.0 44.0 .0 100.0 本资料自行整理 年龄 从表中可以看到，本次回收的样本中，男女比例比较均匀，分别为58%，42%；年龄结构中，23周岁、18周岁都占据6%，22周岁占24%，21周岁占25%，20周岁占29%，19周岁占10%。；月生活费的比例分布可看出，大多数大学生的月生活费在600-1000元，占到65%；网上购物次数的分布，我们可以看到，没有过网上购物经历的学生仅仅占到14%，86%的学生有过网上购物经历。并且拥有5次以上网上购物经历的学生在各个比例中占据最多，达到36%。

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3.2 变量的信度与效度分析

本章主要采用SPSS13.0对问卷调查所得数据进行统计分析。

3.2.1、变量的效度分析

对量表进行因素分析的目的在于考察所设计量表的题目分类是否合理有效，在对量表进行因素分析前需要对其进行KMO和Bartlett检验，从而判断该量表能否进行因素分析。

KMO样本测度(Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy)是所有变量的简单相关系数的平方和与这些变量之间的偏相关系数的平方和之差，它用来检验当前因子分析的样本量是否足够，因而是检验数据是否适合做因子分析的指标。一般而言，KMO在0.90以上被认为是显著的，在0.80-0.90被认为是良好的;在0.60-0.80被认为是可以容忍的;大于0.50-0.60的被认为是很勉强的;小于0.50将被认为是不可接受的。测量结果如表4-2所示：

表4-2 KMO测度和Bartlett球体检验结果

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett’s Test of Sphericity Approx.Chi-Square df Sig. .763 530.878 120 .000 本资料自行整理

从表中我们可以看到KMO值为0.763 (>0.7)，同时我们也看到，表中Bartlett球体检验的Approx.Chi-Square为530.878，显著性概率是0.000，小于1%，说明该数据具有相关性，说明统计数据适合做因子分析。

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表4-3 解释的总方差

Total Variance Explained Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings % of % of Component Total Variance Cumulative % Total Variance Cumulative % 1 4.853 30.330 30.330 4.853 30.330 30.330 2 1.752 10.950 41.279 1.752 10.950 41.279 3 1.579 9.868 51.147 1.579 9.868 51.147 4 1.154 7.210 58.358 1.154 7.210 58.358 5 1.061 6.628 .986 1.061 6.628 .986 6 0.918 5.740 70.726 7 0.846 5.285 76.011 8 0.688 4.297 80.308 9 0.593 3.708 84.016 10 0.516 3.227 87.242 11 0.449 2.806 90.049 12 0.445 2.782 92.831 13 0.369 2.306 95.137 14 0.325 2.033 97.169 15 0.244 1.522 98.691 16 0.209 1.309 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Sums of Squared Loadings % of Total Variance Cumulative % 2.830 17.690 17.690 2.259 14.117 31.807 2.095 13.093 44.900 1.956 12.226 57.126 1.258 7.860 .986 本资料自行整理

通过因素分析得到因子特征值及在总方差中的比重如上表4-3所示，可以看出，因子分析出5个因子，特征值都大于l(如果特征值大于或等于l就表明该因子是有意义的，可以被保留下来)，五个因子总体解释了变量的.986%，即涵盖了.986%的信息，说明各因子中的原始变t指标间有较显著的相关性。

通过上表看出，第一个因素的特征值为4.853，能够解释总变异的30.33%，所聚集的项目反映的主要是网上购物态度的因素。第二个特征值为1.753，能够解释总变异的10.95%，所聚集的项目反映的主要是感知网上购物易用的因素。第三个特征值为1.579，能够解释总变异的9.868%，所聚集的项目反映的主要是网上购物意向的因素。第四个特征值为1.154，能够解释的总变异为7.21%，所聚集的项目反映的主要是信任的因素。第五个特征值为1.061，能够解释的总变异为6.628%，所聚集的项目反映的是感知网上购物有用因素。

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表4-4 旋转后的因子载荷矩阵 Rotated Component Matrix(a) Component 1 2 3 4 VAR00001 0.791 VAR00003 0.755 VAR00002 0.652 VAR00015 0.610 VAR00004 VAR00010 0.786 VAR00009 0.632 VAR00008 0.618 VAR00011 0.605 VAR00005 0.836 VAR00006 0.807 VAR00013 0.813 VAR00012 0.754 VAR00014 0.629 VAR00007 VAR00016 提取方法：主成分 旋转法: 具有 Kaiser标准化的正交旋转法 a.旋转在8次迭代后收敛. 5 0.844 本资料自行整理 旋转后的因子载荷矩阵如上表4-4所示，因为考虑到样本量比较少，在因子分析的选项中选择了排序和压缩了小于0.55的负荷值。在上表中呈现了比较明显的排列。上表显示第16和第4个变量的负荷值过低，因此删除以上两个项目。

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3.2.2、变量的信度分析

表4-5变量的信度分析 Corrected Item-if Item Deleted Total Correlation 0.519 0.505 0.2 0.518 0.444 0.631 0.339 0.477 0.518 0.506 0.353 0.309 0.387 0.2 0.824 0.824 0.818 0.823 0.827 0.816 0.833 0.826 0.823 0.824 0.832 0.835 0.831 0.837 Cronbach's Alpha 0.769 1 网上购物态度 3 2 15 10 9 8 11 5 6 13 12 14 7 0.679 感知网上购物易用 网上购物意向 信任 感知网上购物有用 0.802 0.7 本资料自行整理

本研究采用内部一致性指标对量表的信度进行检验，因为内部一致性系数最适合每一个因素中各个项目是否测量相同或相似的特性。内部一致性的估计方法有很多，常以Cronbach's Alpha系数来估计，它适合针对李克特量表进行信度分析。Cronbach's Alpha系数越大，表示该变量各个题项的相关性越大，即内部一致性程度越高。α系数介于0-1之间，α出现0或1两个极端值的概率很低，但究竟α系统要多大，才算是有高的信度，不同的方学者对此看法不尽相同。学者Nunnally(1978)认为α系数值等于0.70是一个较低，但可以接受的量表边界值，学者Devellis(1991)也提出一下观点，α系数值如果在0.60-0.65之间最好不要；α系数值介于0.65-0.70间为最小可接受值；α系数值介于0.70-0.80之间相当好；α系数值介于在0.80-0.90之间非常好。

本研究利用SPSS13.0对问卷所获得的数据进行Cronbach's Alpha信度检验，如上表4-5所示，分量表中的网上购物态度、网上购物意向、感知网上购物易用的

Cronbach's Alpha系数都超过了0.65这一最低可接受水平，信任的Cronbach's Alpha系

数偏低。

而感知网上购物有用的分项对总项的相关系数只有0.2，不符合要求，所以删除第7个项目。Cronbach's Alpha检验的结果表明本研究所用的调查问卷内部一致性符合研究要求，因此通过信度分析。

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3.3.3、研究数据描述性统计

本文使用各因子测量指标的得分来计算各因子的均值，对研究模型中的4个变量的问卷得分数据进行了描述性统计分析，包括每个子变量的加总平均值、标准差。从表中可以看出，消费者对于网络购物的感知易用性评价较高，平均值为3.62，说明目前消费者认为网络购物比较能够节省其精力。其次为网上购物态度和信任。评分最低的是网上购物意向。具体如表4-6所示：

表4-6 研究数据的描述性统计 Statistics 态度 易用 意向 Valid 100 100 100 Missing 0 0 0 3.4600 3.6200 2.6850 0.53148 0.54874 0.74419 1.25 1.50 1.00 5.00 5.00 4.50 N Mean Std. Deviation Minimum Maximum 信任 100 0 3.1133 0.55499 2.00 4.33 本资料自行整理 3.3 假设检验

由于问卷设计的问题，一些测量项目不符合要求，因此验证假设H1a：感知网上购物有用和网上购物意向正相关取消；Ha：感知网上购物有用与网上购物态度正相关取消。

3.3.1、大学生网上购物态度与意向的关系

1．大学生网上购物态度与意向的相关分析

大学生网上购物意向与态度的相关分析，为研究模型中大学生对网上态度与网上购物意向之间的关系，将大学生网上购物态度和网上购物意向两个变量进行相关分析。本部分采用Pearson相关分析法。结果如表4-7所示：

表4-7大学生网上购物态度与意向的相关分析 Correlations 态度 意向 态度 Pearson Correlation 1 .405** Sig. (2-tailed) .000 N 100 100 意向 Pearson Correlation .405** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 100 100 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 注:本文所涉及显著性水平，加*表示在0.05水平上显著;加**表示在0.01水平上显著，下文同。

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本资料自行整理

结果显示大学生网上购物意向与大学生网上购物态度在0.01显著水平下显著正相关。说明大学生网上购物态度对其网上购物意向具有很大的正面影响。

2．大学生网上购物态度与意向的回归分析

表4-学生网上购物态度与意向的回归分析

Model Summary Model 1 R 0.405 R Square Adjusted R Std. Error of the Estimate Square 0.1 0.156 0.68383 a. Predictors: (Constant), 态度 ANOVA(b) Model 1 Regression Residual Total Sum of Squares 9.000 45.827 54.828 df 1 98 99 Mean Square F Sig. 0.000 9.000 19.247 0.468 a. Predictors: (Constant), 态度 b. Dependent Variable: 意向 Model Coefficients(a) Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Std. B Error Beta (Constant) 态度 0.722 0.567 a. Dependent Variable: 意向 本资料自行整理 t Sig. 1 0.453 0.129 0.405 1.595 0.114 4.387 0.000 如上表4-8所示，大学生网上购物态度对网上购物意向的回归得出的方程满足F检验及T检验的要求(Sig.t值，Sig.F值都小于0.05)，说明大学生网上购物态度与网上购物意向之间建立的回归方程满足检验要求。另外，复相关系数R为0.405，调整后的决定系数R square为0.156，表明回归方程能够解释总变异的

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15.6%;常数项的t的显著性概率为0.114>0.05，表示常数项与O没有显著差异，表明常数项不应出现在方程中; P值是0.000说明回归总体显著。

从回归分析中，我们可以得到标准回归方程:

大学生网上购物意向= 0.405x大学生对网上购物态度。 因此H0a：网上购物态度与网上购物意向正相关——成立。

3.3.2、大学生感知网上购物易用和网上购物态度的关系

1.大学生感知网上购物易用和网上购物态度的相关分析

大学生感知网上购物易用与态度的相关分析，将大学生网上购物态度和网上购物意向两个变量进行相关分析。本部分采用Pearson相关分析法。如表4-9所示：

表4-9大学生感知网上购物易用和网上购物态度的相关分析 Correlations 感知易 用 态度 感知易用 Pearson Correlation 1 .543** Sig. (2-tailed) 0.000 N 100 100 态度 Pearson Correlation .543** 1 Sig. (2-tailed) 0.000 N 100 100 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 资料自行整理 结果显示大学生感知网上购物易用与大学生网上购物态度在0.01显著水平下显著正相关。说明大学生网上购物态度对其网上购物意向具有很大的正面影响。

2.大学生感知网上购物易用和网上购物态度的回归分析

表4-10大学生感知网上购物易用和网上购物态度的回归分析

Std. Error of the Adjusted R R Square Estimate R Square Model 1 0.543 0.294 0.287 0.44870 a. Predictors: (Constant), 感知易用 ANOVA(b) Sum of Model Squares df Mean Square F 1 Regression 8.235 1 8.235 40.900 Residual 19.730 98 0.201 Total 27.965 99 Model Summary Sig. 0.000 中国最大的论文知识平台www.lwxiezuo.com

a. Predictors: (Constant), 感知易用 b. Dependent Variable: 态度 Coefficients(a) Unstandardized Coefficients Std. B Model Error 1 (Constant) 1.557 0.301 感知易用 0.526 0.082 a. Dependent Variable: 态度 Standardized Coefficients Beta 0.543 t 5.176 6.395 Sig. 0.000 0.000 本资料自行整理 如上表4-10所示，大学生网上购物态度对感知网上购物易用的回归得出的方程满足F检验及T检验的要求(Sig.t值，Sig.F值都小于0.05)，说明大学生网上购物态度与网上购物意向之间建立的回归方程满足检验要求。另外，复相关系数R为0.543，调整后的决定系数R square为0.287，表明回归方程能够解释总变异的28.7%;常数项的t的显著性概率0.000﹤0.05，表示常数项与O有显著差异，表明常数项应出现在方程中; P值是0.000说明回归总体显著。

从回归分析中，我们可以得到标准回归方程:

大学生网上购物态度= 1.557+0.543x大学生感知网上购物易用。 因此Hb：感知网上购物易用与网上购物态度正相关——成立。

3.3.3、大学生网上购物态度和信任因素的关系

1.大学生网上购物态度和信任因素的关系的相关分析

大学生网上购物态度和信任因素的关系的相关分析，是将大学生网上购物态度和信任因素两个变量进行相关分析。采用Pearson相关分析法。结果如表4-11所示：

表4-11大学生网上购物态度和信任因素的关系的相关分析 Correlations 信任 态度 信任 Pearson 1 0.235 Correlation Sig. (2-tailed) 0.018 N 100 100 态度 Pearson 0.235 1 Correlation Sig. (2-tailed) 0.018 N 100 100 *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). 本资料自行整理 中国最大的论文知识平台www.lwxiezuo.com

结果显示大学生网上购物态度和信任在0.05显著水平下显著正相关。说明大学生网上购物态度对其网上购物意向具有正面影响。

2.大学生网上购物态度和信任因素的关系的回归分析

表4-12大学生网上购物态度和信任因素的关系的回归分析

Model Summary Adjusted R R Square Model R Square 1 0.235 0.055 0.046 a. Predictors: (Constant), 信任 ANOVA(b) Sum of df Model Squares 1 Regression 1.548 1 Residual 26.417 98 Total 27.965 99 a. Predictors: (Constant), 信任 b. Dependent Variable: 态度 Coefficients(a) Unstandardized Coefficients Std. B Model Error 1 (Constant) 2.759 0.297 信任 0.225 0.094 a. Dependent Variable: 态度 Std. Error of the Estimate 0.51920 Mean Square F Sig. 1.548 5.742 0.018 0.270 Standardized Coefficients Beta t Sig. 9.279 0.000 0.235 2.396 0.018 本资料自行整理 如上表4-12所示，大学生网上购物态度对信任回归得出的方程满足F检验及T检验的要求(Sig.t值，Sig.F值都小于0.05)，说明大学生网上购物态度与网上购物意向之间建立的回归方程满足检验要求。另外，复相关系数R为0.235，调整后的决定系数R square为0.046，表明回归方程能够解释总变异的4.6%;常数项的t的显著性概率0.000﹤0.05，表示常数项与O有显著差异，表明常数项应出现在方程中; P值是0.000说明回归总体显著。

从回归分析中，我们可以得到标准回归方程: 大学生网上购物态度=2.759+0.235x信任。 因此Hc：信任与网上购物态度正相关——成立。

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3.3.4、有无网上购物经验的大学生差异性分析

本文在之前的变量信度分析中，将信度过低的感知网上购物有用项目删除，所以在接下来的分析中不包括该项目。

调查问卷中有网上购物经验和没有网上购物经验的大学生都参加了调查，因此本文将两者的网上购物态度、意向、感知网上购物有用和信任做了差异性分析。在用到SPSS13.0进行数据分析中，根据有无网上购物经验，将无网上购物经验的大学生定义为数字1，有网上购物经验的大学生定义为数字2。运用样本T检验来进行分析，结果如表4-13所示： 表4-13 样本T检验结果 态度 易用 意向 信任 有无网上购经验 0次 ≧1次 0次 ≧1次 0次 ≧1次 0次 ≧1次 数量 14 86 14 86 14 86 14 86 平均值 3.3036 3.4855 3.4821 3.24 2.4286 2.7267 2.8333 3.15 标准差 0.48217 0.53736 0.30167 0.57719 0.61573 0.75793 0.53509 0.54767 t值 -1.190 -1.287 -1.014 -1.574 -1.397 -1.623 -2.069 -2.104 显著性水平 0.237 0.313 0.166 0.041 本资料自行整理

从表格中的平均值可以看出，无论有无网上购物经验，大学生对于网上购物的态度都比较积极，认为网上购物吸引人、让人感到快乐、并且是个明智的选择；大学生普遍认为网上购物易用，节约了购物时间，提高了购物效率。但是不论有无网上购物经验，从平均值可以看出，大学生的网上购物意向都普遍较低。

在信任因素中，显著性水平达到0.041，说明有网上购物经验的大学生和无网上购物经验的大学生有着显著差异。从平均值可以看出，有网上购物经验的大学生普遍比较信任网上商店，无网上购物经验的大学生不太信任网上商店。

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4 研究总结

4.1、研究结论

本文以大学生为研究对象，探讨哪些因素影响该群体的网上购物，从而帮助企业制定相关的策略，吸引大学生接受网上购物。首先通过大量阅读与搜集相关文献，总结了影响大学生网上购物行为的因素，并根据研究对象和目的，最后确定大学生个人因素中主要研究大学生有无网上购物经验、大学生感知网上购物有用、大学生感知网上购物易用;网站因素主要研究的是大学生对网站的信任因素。在此基础上建立大学生网上购物态度、意向模型。

在模型关系的测定中，主要通过问卷调查的方法获得数据进行实证分析，数据来源的对象主要来自浙江科技学院在校大学生，通过SPSS13.0统计分析软件进行因子、相关、回归等分析。以下便是本文得到的结论:

一、网上购物态度与网上购物意向正相关 二、感知网上购物易用与网上购物态度正相关 三、信任与网上购物态度正相关

并且无论有无网上购物经验，大学生对于网上购物的态度都比较积极，认为网上购物吸引人、让人感到快乐、并且是个明智的选择；大学生普遍认为网上购物易用，节约了购物时间，提高了购物效率。

在对网上商店的信任因素中，有网上购物经验的大学生和无网上购物经验的大学生有着显著差异。有网上购物经验的大学生普遍比较信任网上商店，而无网上购物经验的大学生不太信任网上商店。

其中影响网上购物态度的两个因素中，大学生感知网上购物易用比大学生对网上商店的信任得分更高。

此外，大学生在回答“我会优先考虑网上购物、能够在网上买的东西，尽量网上买”等意向类问题时，得分普遍低于其他问题。

4.2、研究意义

综上所述，网上零售商可以针对大学生群定相关有效的营销策略。首先要保证网上购物的流程简洁、明了；搜索商品信息方便、容易；传达给大学生一个信息：网上购物高效、简单、易用。其次要更关注，网上商店的描述是否如实，是否兑现对大学生群体的网上承诺，加大在线支付的安全技术支持。让大学生买的放心、舒心，产生对网上商家的信任感。

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4.3、研究不足

由于问卷中问题设置的原因，导致在信度和效度分析中，有一个变量条件被剔除了，即：感知网上购物有用。所以在以后同样类型的问卷设计中，每一类变量最少要提出4个以上的问题，并且最后要保证这些问题都属于一个变量的范畴，以便归于一个因素之中，从而提高信度。还有在样本的选择和样本数量上，本文也有诸多问题。比如本文的样本数量仅仅只有100份，这个数量还远远不够。而且大学生的范围只局限在一个学校，也是远远不够的，一个学校代表不了大多数的大学生和整个大学生群体。因此本文的研究结论的可信度也受到了影响。

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