群体特性与从众行为程度分析

　　4.4 群体特性与从众行为程度分析

　　4.4.1 群体特性基本描述。

　　研究结果显示（表 4.4.1），本次调查的受众对群体特性中的"我经常和别人讨论"o2o"产品的信息" （3.81）最为同意，然后依次是"其它"o2o"用户介绍的产品，对我有很大吸引力" （3.69）、"大多数"o2o"用户喜欢的产品，我也喜欢"（3.68）、""o2o"产品购买过程中，"o2o"用户们的话是可信的"（3.61）等平均值都分布在"不确定"到"同意"之间。由此四项群体特性来看，受众在购买时会重视其它人的意见和好评，容易受到他人意见的吸引，对他人意见有所依赖，易受到其他人的影响而做出从众行为，所以群体特性是另一个重要影响因素。

　　4.4.2 受众群体特性的因子分析。

　　受众群体特性的 6 项指标，相互之间存在一定的关联，为了简化分析，拟通过因子分析从 6 项指标中提取公因子，缩减指标数量，从而有利于进一步深入分析群体特性对从众行为的影响。

　　Bartlett 球形检定和 KMO 检定是通过统计学方法判断各因素之间是否存在相关性，是否适合进行因子分析的指标。

　　KMO 是 Kaiser 一 Meyer 一 olkin 的抽样适当性量数，KMO 值越大，表示双项间的共同因子越多，越适合进行因子分析。KMO 值小于 0.5,不适合进行因子分析。而表 4.4.2 说明个人特性部分的 KMO 系数值为 0.815,Bartlett 球形度检验的 p 值小于 0.05,提示 6 项群体特性问题具有相关性，适合进行因子分析。

　　针对 6 个条目采用主成分分析法选取共同性的因子，选取特征值大于 1 的前几个主成分的贡献率累计占总方差的 50%以上者，后面的因子省略；同时用最大方差法旋转，使各因子间差异性变大，并具有较好的解释能力。表 4.4.3 的结果可知只有 1 个因子的特征值大于 1,累计贡献率达到 54.136%.这个贡献率具有研究意义，因此选择这个公因子来描述群体特性对从众行为的影响情况。由于一个公因子就可以描述这 6 项群体特性，所以将这个公因子命名为"群体综合特性"为了使因子载荷矩阵中的系数向 O 和 1 分化，对初始因子载荷矩阵进行了方差最大法旋转，旋转后的因子载荷矩阵如表 4-4-4 所示。从此表可以看出，1 因子与 6 个变量的相关性都很好，佐证了主成分分析法得到的结果，每个指标在公因子上都得到了较好的解释。说明用量表的总分来综合反应该受众的群体特性是合理的。

　　4.4.3 受众基本属性对群体特性的单因素分析。

　　以两独立样本 t 检验与 F 检验分析发现，受众基本属性中，发现最近一年花费在"o2o"产品上的金额、您最近一年购买"o2o"产品的次数两项基本属性，在群体特性综合上存在差异，且有统计学意义。（见表 4.4.5）组内差异的事后 LSD 检验，说明在"您最近一年购买'o2o'产品的次数"这一指标上，购买行为在4次及以上的受众相比2次的受众的群体特性得分更高，差异有统计学意义，说明他们的群体综合特性更强，群体综合特性越强那么"o2o"购买行为频率越高，提示群体特性与"o2o"购买行为频率之间存在关联。

　　4.5 个人特性和群体特性对受众从众行为单因素分析。

　　4.5.1 受众从众行为程度基本描述。

　　研究结果显示，受众对从众行为中的"我曾听从别人意见购买某样'o2o'

　　产品，并感到满意"（3.74）最为同意，然后依次是"很多人觉得好的产品我也觉得好" （3.68）、"我选择'o2o'产品会受他人的影响"（3.56）、"很多人买的'o2o'产品我也跟着买"（3.51）（表 4.5.1）。由此四项从众行为来看，购受众在"o2o"购买时会很在乎购买产品的人数和他人对产品的评价，而且很容易根据购买人数的多少和他人的意见而做出从众购买行为。

　　4.5.2 个人特性各因素对从众行为程度的单因素分析。

　　单因素分析提示（见表 4.5.2），"我曾听从别人意见购买某样'o2o'产品，并感到满意"和"很多人买的'o2o'产品我也跟着买"这两项从众行为指标上，在个人特性的四项公共因子上都存在差异，且差异有统计学意义。

　　经过 LSD 事后检定（见表 4.5.3），除了"很多人买的'o2o'产品我也跟着买"在"高度自我监控"这一个人特性维度上的"不确定"和"同意"两项条目之间呈现个人特性低从众行为程度高外，其他条目之间都了说明从众行为程度在个人特性的四个公共因子上都存在差异，且从众行为程度越高的，在个人特性的四个公共因子上的得分越高，说明个人特性的"高度自我监控"、"自信"、"公众自我意识"、"顺从性"越强，从众行为程度越高，所以个人特性对从众行为程度有影响。

　　4.5.3 群体特性对从众行为程度的单因素分析。

　　经过因子分子，提取公因子，发现只有一个公因子"群体综合特性",所以本研究在分析群体特性对从众行为程度的影响时，只用"群体综合特性"这一公因子指标来分析对从众行为程度的影响。 单因素分析提示（见表 4.5.4），"我曾听从别人意见购买某样'o2o'产品，并感到满意"和"很多人买的'o2o'产品我也跟着买"这两项从众行为指标上，在群体综合特性的因子上都存在差异，且差异有统计学意义。

　　经过 LSD 事后检定（见表 4.5.3），说明从众行为程度在群体综合特性的因子上都存在差异，且从众行为程度越高的，在群体综合特性因子上的得分越高，说明群体综合特性越强，从众行为程度越高，所以群体特性对从众行为程度有影响。

　　4.6 从众行为程度对受众 o2o 网络购买行为的影响分析。

　　将年购买行为多于或等于 5 次的编码为 1,视为购买频率高；将年购买行为少于 5 次的编码为 0,视为购买频率低。将购买频率作为因变量 Y,从众行为程度各指标作为自变量 X,纳入 Logistic 回归方程进行分析，运用逐步法筛选变量，得到如下结果。

　　Logistic 回归方程：

　　Logit（高频率购买行为/低频率购买行为）= -3.302+0.975（我曾听从别人意见购买某样"o2o"产品，并感到满意）表中 p 值小于 0.05,说明系数是有意义的。Exp （B）是 logistic 回归方程中的 OR 值，表中值为 2.651,说明"我曾听从别人意见购买某样'o2o'产品，并感到满意"是购买行为的促进因素。

　　通过 Logistic 回归方程，可以发现从众行为程度中的"我曾听从别人意见购买某样'o2o'产品，并感到满意"会对"o2o"购买行为产生促进影响，系数值为 0.975,OR 值是 2.65,表示当这一从众行为程度增加一个单位时，其购买行为的频率增加 2.65 倍，检验回归方程的预测率，发现预测正确率达到 68.1%,说明该回归方程的整体解释性较好，从众行为程度中的指标"我曾听从别人意见购买某样'o2o'产品，并感到满意"对受众的购买行为发生频率会产生影响。