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SPSS数据分析报告
SPSS数据分析报告
影响大学生网购行为因素
分析
专业:
学号:
姓名:
影响大学生网购行为因素分析
本文主要利用SPSS®过对大学在校生的网购行为的数据分析,得出大学生网购市场潜力巨大,网上购物市场已经形成的结论,为进一步研究大学生购物行为和网购市场的发展提供参考。
信息技术的进步促进了电子商务的迅速发展,伴随着电子商务的蓬勃发展,消费者的消费方式随之发生了巨大变革,开始朝着个性消费、主动消费的方向展,即网络购物。
根据中国互联网信息中心发布的第20次中国互联网络发展状况统计显示,截至2007年6月,中国网民总人数达到亿,使用网络购物的网民占%。
其中,大学生网民(18-24)占网民总体的%,使用网络购物人数占网络购物网民数的半数以上。
由此可以看到大学生构成了网络购物的主力军。
影响消费者网购行为的因素有很多。
一,调查结果统计与分析
1,样本数据的总体特征
1),样本的性别、年级比例
年级
频率
百分比
有效百分
比
累积百分
比
有效一年
级
1
二年
级
65
三年
级
2
四年
级
8
合计
76
性别*年级交叉制表
年级
合计
一年级
二年级
三年级
四年级
性别男计数
0
16
2
2
20
年级中
.0%
%
)%
)%
3%
的%
女计数
1
49
0
6
56
年级中
%
)%
).0%
%
3%
的%
合计计数
1
65
2
8
76
年级中
%
)%
)%
)%
3%
的%
(2)样本中大学生家庭来源
家庭地址
Frequency
Percen
t
Valid
Percent
CumulativePercent
Valid
大城市
21
中等城
市
25
小城市
16
城镇
18
县乡
20
1
.2
.2
年级
合计
一年级
二年级
三年级
四年级
性别男计数
0
16
2
2
20
年级中
.0%
%
)%
)%
0%
的%
女计数
1
49
0
6
56
年级中
%
)%
).0%
%
0%
的%
合计计数
1
65
2
8
76
性别*年级交叉制表
Total
500
由上图可知,样本中的大学生主要来源于城市,其中中等城市最
多,小城市最少,其次,城镇和县乡比例相当
(3)样本中大学生每月可支配收
40QjctA>L40O^BOO600^120120OI^Jz〔空)
冗0JD
大学生普遍每月可支配收入在400~800之间,其次则是400元以
下和800~1200,而1200以上的学生数量微乎其微,由此可以看出大
学生每月能够在网购上消费的资金有一定的限制。
2、利用因子分析,了解大学生网购的有关信息
(1)大学生了解网购的途径
Sg:
Plot
ComponentMatrixa
Component
1
2
3
您是否通过电视广
播了解网购
.807
.153
.076
您是否通过报纸杂
志了解网购
.794
.244
.087
您是否是通过网络
广告了解网购的
.655
.036
其他网购了解途径
.156
.017
您是否了解网购得
基本流程
.498
您是否是通过同学
或亲友的推荐而了
解网购的
.488
.699
ExtractionMethod:
PrincipalComponent
Analysis.
a.3componentsextracted.
通过因子分析,可得各因素得分矩阵,分析可知,被调查的大学生主要是通过电视报纸和网络了解网购的。
(2)大学生对网购的了解程度
(2)大学生对网购的了解程度KMOand
Bartlett'sTest
Kaiser-Meyer-OIkin
SamplingAdequacy.
Measureof
.968
Bartlett'sTestApprox.
ofSphericityChi-Square
因为KMO检验值为>说明样本取样足够度大,Bartlett's
of
Test
df
36
Sphericity检
验的显著性水
Sig.
平为,说明检验
.000
是显著的。
ComponentMatrixa
Componeit
1
您觉得商品配送会
有问题吗
.997
您觉得它售后服务
有保障吗
.997
您觉得支付方式会
安全吗
.991
您知道如何网购吗
.991
您觉得网上购物的
产品质量能保证吗
.990
您有网购的习惯吗
.990
您不信任卖家,怕
受骗吗
.983
您觉得网上购物的
程序麻烦吗
.977
您听说过网购吗
.681
由上图的成分矩阵可知,提取一个公共因子即可解释大学生对网
购的了解程度,即上述9个题项关联性很高,都可以用来解释大学生
对网购的了解程度。
(3)网购的内容
选项
占选项的百分
比
占总人数的百
分比
图书/音像制品/办公用品/文具耗
材等
50
%
3%
运动与休闲产品,如体育/健身/野营/服装服饰
30
%
3%
家电类,如电视/洗衣机/冰箱/音响
/吸尘器等
3
%
3%
收藏品,如古董/邮票钱币/模型等
2
%
3%
虚拟/数字产品,如点卡、彩票等
16
%
3%
时尚用品,如鲜花/香水/礼品等
14
%
3%
家居生活,如家居/化妆品/服装服饰/餐具等
30
%
3%
电脑软硬件/数码产品/手机
13
%
3%
旅游产品,如机票/酒店/旅游线路
定购
9
%
3%
167
%
3%
(4)网购是更看重的项目
产品品牌产品价格产品质量产品口碑
从图中可以看出,更多的大学生在进行网购时更看重的是产品质
量以及产品价格,网上购物对于很多人来说属于一个新生概念,很多
已经习惯了去实体店买商品的人由于无法了解产品的实质状况所以会对产品的质量产生很多的怀疑从而导致无法下定决心。
同时产品价格也是一个重要因素,很多人网上购物的初衷就在于价格比一般的实体店更加低廉。
(5)主要支付方式
你是否是某个第三方支付平台注册
频率
百分比
有效百分
比
累积百分
比
有效是
38
否
38
合计
76
对于拥有的主要支付方式的调查得出,拥有某个第三方支付的与不拥有的人数各占一半。
说明对第三方支付的信任程度一般。
(6)经常使用的支付方式
N
百分比
货到付款
39
%
3%
邮局汇款
9
%
3%
第三方支付(如支付宝)
30
%
3%
网上银行直接支付
27
%
3%
银行转帐或汇款
7
%
3%
合计
112
%
3%
经过调查,发现大家使用最多的支付方式是货到付款,占所有使用方式的%其次是第三方支付,占%网上银行直接支付的使用率还不错,占%相比之下,大家对于邮局汇款和银行转账或汇款的使用程度较低,可能是因为它们不方便,不快捷。
(7)对网购成为未来主流购物方式的看法
认为网购会成为未来主流方式的人占据绝大多数,相信随着互联
网技术的普及,更多的人将会接触这个行业,到时这个数字也会随之
扩大。
而还有一部分人认为虽然网购有种种的便利和利好之处,但传
统购物方式永远不会消失,未来任然会是主流购物方式,因为它可以给人们业余的生活带来很多娱乐,试想一下如果将来人们做任何事情都在网上进行,人与人之间没有任何的交集,那将是这样可怕的局面。
3、着重分析
(1)对各大网站的满意度
MeasuresofAssociation
R
R
Squared
Eta
Eta
Squared
网购满意度*您
是否在淘宝购物
.967
.934
.967
.934
网购满意度*您
是否在阿里巴巴购
物
.966
.933
.967
.934
MeasuresofAssociation
R
R
Squared
Eta
Eta
Squared
网购满意度*您
是否在凡客诚品购
物
.958
.918
.958
.918
网购满意度*您
是否在易趣购物
.967
.934
.967
.934
网购满意度*您
是否在卓越购物
.967
.934
.967
.934
网购满意度*您
是否在京东购物
.959
.920
.967
.934
网购满意度*您
是否在当当购物
.967
.934
.967
.934
MeasuresofAssociation
R
R
Squared
Eta
Eta
Squared
网购满意度*您
是否在团购网购物
.967
.934
.967
.934
DescriptiveStatistics
Mean
Std.
Deviation
N
网购满意度
100
您是否在淘宝购
物
100
您是否在阿里巴
巴购物
100
您是否在凡客诚
品购物
100
您是否在易趣购
物
100
您是否在卓越购
物
100
您是否在京东购
物
100
您是否在当当购
物
100
您是否在团购网
购物
100
您是否在其他网
站购物
100
anovA
Model
Sumof
Squares
df
Mean
Square
F
Sig.
1
Regression
2
a
.000
Residual
97
Total
99
a.Predictors:
(Constant),您是否在其他网站购物,您是否在凡客诚品购物,您是否在京东购物,您是否在阿里巴巴购物,您是否在当当购物,您是否在团购网购物
b.DependentVariable:
网购满意度
由上表知,网购满意度和购物网站之间存在显著性关系
Coefficients
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t
Sig.
B
Std.
Error
Beta
1
(Constant)
.823
.411
您是否在卓越
购物
.091
.967
.000
a.DependentVariable:
网购满意度
由各网站和满意度的散点图和线性回归分析的逐步进入方法,最
终得出,网购满意度仅和是否在卓越购物存在线性关系。
Correlations
网购满意
度
年级
网购满意
度
Pearson
Correlation
1
.020
Sig.
(2-tailed)
.655
N
100
100
年级
Pearson
Correlation
.020
1
Sig.
(2-tailed)
.655
N
100
100
由上表可知,网购满意度和大学生的年纪之间不存在显著性关系
(2)网购经历与使用意愿
相关性
购物经
历
正面评
价
负面评
价
使用意
愿
购物经
历
Pearson相
关性
1
.132
显著性(双
侧)
.585
.729
.270
N
76
71
73
72
正面评
价
Pearson相
关性
1
.196
.023
显著性(双
侧)
.585
.102
.853
N
71
71
71
70
负面评
价
Pearson相
关性
.196
1
显著性(双
侧)
.729
.102
.615
N
73
71
73
71
使用意
愿
Pearson相
关性
.132
.023
1
显著性(双
侧)
.270
.853
.615
N
72
70
71
72
购物经历、正面评价、负面评价、使用意愿这四个之间的相关性
系数普遍偏低,其中,使用意愿与负面评价的相关性系数高于与正面
评价的相关性系数,且都低于,突显不出使用意愿与正负面评价的相关性差异;同样的,购物经历与正负面评价的相关性也是不明显。
这样的结果与预期的假设不符合,这可能与我们的样本少和填写样本时同学们太随意有关。
4、报告总结
1.大学生网上购物潜力巨大
大学生虽然受经济条件的约束,在校期间无法开展更多的网上购物活动,但其参加工作之后将会在很大程度上成为社会中中高收入的群体。
所以,大学生的价值也绝不仅仅局限于他们目前的实际购买量,而在于其终身价值,一旦有了固定的收入,他们参与电子商务活动的潜力是巨大的。
此次问卷调查也支持这一结果,%的被调查学生有过网上购物经历;%的大学生网络购物者明确表示在未来的一年还会继续进行网络购物;69%没有尝试过网络购物的大学生也表示今后会进行网络购物。
2.大学生网上购物市场已经形成
由数据我们可以看出,大学生上网已经普及,大学生每天上网的平均时间普遍为1〜5小时,这些人群对网络可谓相当依赖,同时,在曾经有过网上购物经验的人群里86%的购物者对其进行的网上购物是基本满意的,说明至少有86%的人对网上购物是能够接受。
以上
数字告诉我们,面对大学生的网上市场已经形成,正等待商家去开发。
3.网上购物发展潜力巨大
随着互联网的普及,越来越多的人接触到网上购物这一领域,由于网购其自身明显的优势诸如:
价格低廉、没有时间空间限制,方便快捷、种类繁多等等使其未来很长一段时间内将会成为主流购物方式。
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