顾客互动与顾客购买意愿间关系的数据分析与结果讨论

　　第 5 章 数据分析与结果讨论

　　5.1 描述性统计分析

　　本研究一共发放问卷共 330 份（纸质版 30 份，其余为网络发放回收），回收有效问卷 286 份，有效回收率为 86.67%.表 5.1 为样本的描述性统计分析。

　　

　　在进行数据样本整理的过程中可以看出，所有选项都有被调查者进行选择，说明本研究收集的数据样本具有较好的多样性，可以进行数据分析。

　　5.2 信度与效度分析

　　5.2.1 信度分析

　　本文所采用的是目前社会科学研究中最常使用的衡量内部一致性的信度指标Cranach's α系数来检验，Cranach's α系数的值介于 0-1 之间，越靠近 1 表明信度越高。总量表的信度系数最好在 0.8 以上，0.7-0.8 之间可以接受，分量表的信度系数最好在 0.7 以上。如果 Cranach's α系数的值在 0.7 以上，那么则表示量表具有较高的信度。本研究信度分析的结果如表 5.2 所示。

　　

　　由表 5.2 可知，各个变量的α值均在 0.7 以上，且量表的总体信度α值为 0.769,说明本研究的量表具有较好的一致性和稳定性，即具有较高的信度。
　　
　　5.2.2 效度分析

　　（1）内容效度。本研究中除了顾客间互动所使用的量表外全部来自于国内外同类的研究文献，经过学术界的应用和讨论已经变得相当成熟，顾客间互动的量表的设计经过与同学和老师的讨论，可以充分的覆盖被测概念的全部范围，因此本文所采用的全部量表应当都已经具有良好的内容效度。

　　（2）标准效度。本文的研究量表除了顾客间互动的测量量表外均来自于国内外同类的研究问项，已经被众多实证研究所证实该量表具有较好的标准效度。此外，顾客间互动的量表的设计经过初测已经达到良好的标准效度，所以研究所采用的全部量表应当都已经具有良好的标准效度。

　　（3）结构效度，包括收敛效度和区别效度。本研究在进行量表的结构效度（收敛效度和区别效度）时采用因子分析中的主成分分析法。进行因子分析之前，应当首先对测量的问卷做 KMO（Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy）及巴特利特球体（Bartlett Test of Sphericity）检验，来衡量是否适合进行因子分析。当 KMO值越大，表示各问项之间的相关性越高，就越适合做因子分析。巴特利特球体检验也是用来检验问项相关系数的，检验值小于 0.05 即显着，说明适合做因子分析。KMO检验标准如下表 5.3 所示：

　

　　本研究利用 SPSS17.0 进行因子分析，选取主成分分析法，并选取最大方差法进行因子旋转，由于本研究将顾客间互动划分为两个维度，因此对待顾客间互动我们选取特征值为 2 进行因子分析，其他变量以单维度变量进行的研究，因此选取特征值为1 进行因子分析。根据因子分析的方法，收敛效度是指测量同一维度的不同问项之间的相关度，主要通过问项的标准化载荷系数和平均方差提取量（AVE 值）来检验，如果 AVE 值大于 0.5,即可证明量表具有较好的收敛效度。

　　5.2.2.1 顾客间互动的因子分析

　　由表 5.4 结果显示可知，顾客间互动的 KMO 值为 0.883,样本分布的 Bartlett 球形检验卡方值为 2545.200,p 值为 0.000,表明变量适合做因子分析。

　　

　　通过方差最大正交旋转法得到的旋转后因子矩阵（选择因子载荷大于 0.5 为临界值的因子显示，以下分析相同），结果如表 5.5.

　　

　　在检验中，该变量的两个维度的 AVE 值分别为 0.832、0.863,说明具有良好的收敛效度。

　　5.2.2.2 感知风险的因子分析

　　由表 5.6 结果显示可知，顾客感知风险的 KMO 值为 0.770,样本分布的 Bartlett球形检验卡方值为 745.598,p 值为 0.000,表明变量适合做因子分析。

　　

　　通过方差最大正交旋转法得到的旋转后因子矩阵，该变量的 AVE 值为 0.889,说明具有良好的收敛效度，结果如表 5.7.

　　

　　5.2.2.3 购买意愿的因子分析

　　由表 5.8 结果显示可知，顾客购买意愿的 KMO 值为 0.881,样本分布的 Bartlett球形检验卡方值为 1347.434,p 值为 0.000,表明变量适合做因子分析。

　

　　通过方差最大正交旋转法得到的旋转后因子矩阵，该变量的 AVE 值为 0.823,说明具有良好的收敛效度。结果如表 5.9.

　　

　　接下来对研究的变量进行区别效度的检验，分析结果如表 5.10 所示，可以看出矩阵中对角线的每个 AVE 值的平方根均大于某一变量与其他变量的相关系数，所以可以看出本问卷量表具有良好的区别效度。至此可以得出本研究的问卷量表具有较好的结构效度。

　　

　　至此，本研究所涉及的全部量表的信、效度分析检验全部完毕，并且全部量表具有较好的信、效度，可以用以进行假设检验。

　　5.3 假设检验分析--影响分析

　　5.3.1 检验顾客间认知互动对顾客的感知风险有显着的负向影响

　　如表 5.12 所示，在验证顾客间的认知互动对顾客的感知风险影响关系中，采用线性回归方法，得出回归方程为 Y=6.424-0.556X,且 p=0.000<0.05 显着，因此顾客间认知互动对顾客感知风险呈显着的负向影响。

　　

　　5.3.2 检验顾客间情感互动对顾客的感知风险有显着的负向影响

　　如表 5.13 所示，在验证顾客间的情感互动对顾客的感知风险影响关系中，采用线性回归方法，得出回归方程为 Y=7.549-0.903X,且 p=0.000<0.05 显着，因此顾客间情感互动对顾客感知风险呈显着的负向影响。

　

　　5.3.3 检验顾客感知风险对顾客购买意愿有显着的负向影响

　　如表 5.14 所示，在验证顾客感知风险对顾客购买意愿影响关系中，采用线性回归方法，得出回归方程为 Y=8.324-1.054X,且 p=0.000<0.05 显着，因此顾客感知风险对顾客购买意愿呈显着的负向影响。

　　

　　5.3.4 检验顾客间认知互动对顾客购买意愿有显着的正向影响

　　如表 5.15 所示，在验证顾客间认知互动对顾客购买意愿影响关系中，采用线性回归方法，得出回归方程为 Y=1.235+0.645X,且 p=0.000<0.05 显着，因此顾客间认知互动对顾客购买意愿产生显着的正向影响。

　　

　　5.3.5 检验顾客间情感互动对顾客购买意愿有显着的正向影响
　　
　　如表 5.16 所示，在验证顾客间情感互动对顾客购买意愿影响关系中，采用线性回归方法，得出回归方程为 Y=0.057+1.020X,且 p=0.000<0.05 显着，因此顾客间情感互动对顾客购买意愿产生显着的正向影响。

　　

　　5.4 中介效应检验

　　5.4.1 中介效应的检验原理与步骤

　　中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系，而是通过一个或一个以上变量（M）的间接影响产生的，此时我们就称 M 为中介变量，而 X 通过 M 对 Y 产生的间接影响成为中介效应。其示意图如图 5.2 所示。

　　

　　在本研究的中介效应检验中，自变量为顾客间认知互动、顾客间情感互动，因变量为购买意愿，感知风险作为中介变量。中介效应的检验有三种方法，即依次检验法、系数乘积项检验法和差异检验法。温忠麟等提出了一个新的检验中介效应的程序，如图 5.3 所示。本研究使用此种方法进行顾客感知风险的中介效应的检验。

　

　　由于之前的假设检验已经验证出顾客间认知互动、顾客间情感互动对顾客感知风险以及顾客购买意愿有显着的影响，同时也验证出了顾客感知风险对顾客购买意愿有显着的影响。至此，根据图 5.2 及图 5.3 可知，我们还需验证图 5.2 中 c 以及 c‘是否显着。采用 SPSS17.0 进行中介作用的最后一部分检验，做 X、Y、M 的分层线性回归。

　　5.4.2 感知风险在顾客间认知互动与购买意愿之间的中介效应检验

　　如表 5.17 所示，顾客间认知互动对顾客购买意愿影响显着（c=0.514,p=0.000），当顾客间认知互动与顾客购买意愿之间的关系中加入顾客感知风险这个变量后，顾客间认知互动对顾客购买意愿的影响系数 c’值为 0.063,p 值=0.008<05 显着，由此得出顾客感知风险在顾客间认知互动对顾客购买意愿影响中起部分中介的作用。

　　

　　5.4.3 感知风险在顾客间情感互动与购买意愿之间的中介效应检验如表 5.18 所示，顾客间情感互动对顾客购买意愿影响显着（c=0.911,p=0.000），当顾客间情感互动与顾客购买意愿之间的关系中加入顾客感知风险这个变量后，c‘值为 0.344,其 p 值为 0.000<0.05 显着，由此得出顾客感知风险在顾客间情感互动对顾客购买意愿影响中起部分中介的作用。

　　5.5 假设检验结果及其讨论

　　5.5.1 假设检验结果汇总

　　根据以上的研究分析，采用了 SPSS17.0 数据分析软件，逐一验证了第三章节中提出来的所有的研究假设，现将所有假设检验得出的结果汇总如下表 5.19 所示：

　

　　5.5.2 结果讨论

　　本研究主要采用问卷调查法和实证研究的方法，探究在网络购物环境下，顾客间互动中的两个维度即认知互动和情感互动对顾客感知风险的影响，进而进一步影响顾客的购买意愿。通过对提出的理论模型的假设验证，根据表 5.1-表 5.19 和图 5.1-图 5.3,本研究整理出以下结论：

　　（1）在网络购物环境下，顾客间互动的两个维度即认知互动和情感互动对顾客的感知风险均有显着的负向影响。由于网络技术的不断进步，越来越多的人们采用网络手段进行商品和服务的消费，消费者在网络上进行商品的沟通与交流互动是消费者降低自身购买不确定性的途径。

　　通过实证研究我们发现，顾客间的认知互动对顾客的感知风险有显着地负向影响（β=-0.556,t=6.424,p=0.000）。事实上，顾客间互动本身就是一个信息的资源库，顾客之间通过交流来交换产品或服务的知识等，尤其在网络环境中，顾客很难从商品本身获得足够的信息量，使得顾客更会通过网络平台的途径与其他顾客进行产品使用经验的交流互动，而这种知识的交换便会在互动的无形中降低了顾客感知风险。

　　此外，通过实证研究还得出，顾客间的情感互动对顾客的感知风险有显着的负向影响（β=-0.903,t=7.549,p=0.000）。这是由于网络环境下顾客与顾客之间在进行商品互动过程中，顾客间会通过语言或文字的交流使彼此产生更大的依赖性而形成顾客友谊[28],而后对其语言等沟通增进顾客对其推荐的产品或服务的信任，从而会降低顾客对产品或服务的不确定性和感知消极后果的严重性。

　　（2）顾客在进行网络购物时所感知到风险对购买意愿有显着的消极影响。与实地购物相比，顾客在网络环境下进行商品消费可能存在很大的不确定性，在进行购买时如果感知的风险很大，那么顾客的购买意愿则会降低，如果感知到的风险很小，那么顾客的购买意愿则会增加。

　　通过本文的研究我们可以看出顾客感知风险对顾客购买意愿呈显着的消极影响（β=-1.054,t=8.324,p=0.000）。本文的研究也从网络环境下证实了很多学者得出的研究结论，即感知风险会对购买行为产生影响。Taylor 提出的顾客风险承担理论，说明顾客在购物时产生感知风险会影响顾客的购买意愿。事实上，顾客进行网络购物时，其所获得的商品信息是很稀少的，并且无法亲自检验商品的优劣好坏，倘若顾客在搜集信息后产生了很大的购买后的不确定性，那么必然会影响其购买行为即在购买行为发生前的购买意愿。

　　（3）在网络购物的环境下，顾客间互动的两个维度即认知互动和情感互动对顾客购买意愿产生显着的正向影响。在网络环境下，顾客与其他顾客进行商品信息互动时，对产品的属性会有很大的认知，这时会影响顾客的购买意愿。此外，在进行互动时，双方很容易形成情感互动，这种情感上的联系也会促发顾客的购买意愿。

　　在本研究中，通过数据的分析发现，顾客间认知互动对顾客的购买意愿产生显着地正向影响（β=0.645,t=1.235,p=0.000）。这是因为在网络环境中，由于信息的不对称性，顾客很难从商品本身获得更多的信息。此外在网络交易中，由于双方的交易规则以及遵守的程序都是由卖方制定，而买方只能被动的接收，致使消费者很难从商家单一渠道获得更多的全面的信息，使得顾客更迫切希望通过与其他顾客的互动得到商品认知上的提升，当顾客很好的获得来自其他顾客对商品信息的评价后，就会对自身的购买意愿产生影响。

　　另外，在本研究中也发现顾客间情感互动对顾客的购买意愿也会产生显着地正向影响（β=1.020,t=0.057,p=0.000）。因为在网络购物中，顾客是从虚拟信息中获得商品和服务，较之实体店中的购买更加单一化，不能很好的与其他顾客进行沟通，所以顾客更迫切需要其他顾客的情感支持，以得到情感上互动交流的满足，根据交换理论，当顾客得到情感上的满足后，会得到精神上的愉悦，进而会产生较为积极的情感，就会对其购买意愿产生积极的影响。

　　（4）在网络购物的环境下，感知风险在顾客间互动的两个维度即认知互动和情感互动对顾客购买意愿影响关系中均起部分中介的作用。

　　通过本文的实证研究得出，感知风险在顾客间认知互动对顾客购买意愿影响关系中起部分中介的作用（β'=0.063<0.514,p=0.008<0.05），感知风险在顾客间情感互动对顾客购买意愿影响关系中也起部分中介的作用（β'=0.344<0.911,p=0.000<0.05）。

　　根据以往的服务接触的研究中，在顾客购买产品的过程中，顾客对陌生的其他顾客的信息和建议更加信任，因此顾客采取在网络购物过程中察看其他顾客的购买行为和评价，或与其他顾客进行产品信息或情感的交流，可以降低顾客购物的感知风险，而通过消费者决策模型理论，感知风险可以影响顾客的决策程序，当顾客的感知风险降低后，其购买的意愿就会越强，反之，当顾客的感知风险提高后，其购买的意愿就会变弱。