【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 別的偏好人數(shù)稱為觀察頻數(shù)（observed frequency），即為分類(lèi)變量各取值的實(shí)際頻數(shù)。如果消費(fèi)者對(duì)各取值的沒(méi)有明顯偏好，則各觀察頻數(shù)應(yīng)該是相等或近似相等的，也就是消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)購(gòu)的各因素的期望值都是25人，這就是各類(lèi)別的期望頻數(shù)。如果調(diào)查者想分析消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)購(gòu)不同因素的偏好是否有顯著差異，實(shí)際上也就是檢驗(yàn)觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)是否一致，因此，擬合優(yōu)度檢驗(yàn)也稱一致性檢驗(yàn)。其計(jì)算公式為： 獨(dú)立性檢驗(yàn)獨(dú)立性檢驗(yàn)主要是判斷兩個(gè)變量是否獨(dú)立。其中一個(gè)變量放在行（row）的位置，稱為行變量，其類(lèi)別數(shù)（行數(shù)）用r表示；另一個(gè)變量放在列（column）的位置，稱為列變量，其類(lèi)別數(shù)（列數(shù)）用c表示。這種由兩個(gè)或兩個(gè)以上分類(lèi)變量交叉分類(lèi)的頻數(shù)分布表稱為列聯(lián)表（contingency table）。對(duì)列聯(lián)表中的兩個(gè)分類(lèi)變量進(jìn)行分析，通常是判斷兩個(gè)變量是否獨(dú)立。該檢驗(yàn)的原假設(shè)是：兩個(gè)變量獨(dú)立（無(wú)關(guān)），如果原假設(shè)被拒絕，則表明兩個(gè)變量不獨(dú)立，或者說(shuō)兩個(gè)變量相關(guān)。X2獨(dú)立性檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量為： 。在應(yīng)用檢驗(yàn)時(shí)，要求樣本量應(yīng)足夠大，特別是每個(gè)單元格的期望頻數(shù)不能太小，否則應(yīng)用檢驗(yàn)可能會(huì)得出錯(cuò)誤的結(jié)論。從統(tǒng)計(jì)量的公式可以看出，期望頻數(shù)（）的公式的分母上，如果某個(gè)單元格的期望頻數(shù)過(guò)小，統(tǒng)計(jì)量的值就會(huì)變大，從而導(dǎo)致拒絕原假設(shè)。因此，應(yīng)用檢驗(yàn)時(shí)對(duì)單元格的期望頻數(shù)有以下要求： 第一，如果僅有兩個(gè)單元格，單元格的最小期望頻數(shù)不應(yīng)小于5，否則不能進(jìn)行檢驗(yàn)。 第二，單元格在兩個(gè)以上時(shí)，期望頻數(shù)小于5的單元格不能超過(guò)總格數(shù)的20%，否則不能進(jìn)行檢驗(yàn)。如果出現(xiàn)期望頻數(shù)小于5的單元格超過(guò)20%，可以采用合并類(lèi)別的方法來(lái)解決這一問(wèn)題。三、研究現(xiàn)狀國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有的特點(diǎn)與不足從總體上看國(guó)內(nèi)關(guān)于大學(xué)生消費(fèi)觀的研究居多，大學(xué)生網(wǎng)購(gòu)的權(quán)威性研究較少；國(guó)外研究中關(guān)于消費(fèi)者網(wǎng)購(gòu)影響因素的研究較多。國(guó)內(nèi)外的研究對(duì)我們的課題都有借鑒意義。但存在以下幾方面不足：國(guó)內(nèi)尚未有權(quán)威性關(guān)于大學(xué)生網(wǎng)購(gòu)這一新興購(gòu)物消費(fèi)方式的研究。國(guó)外現(xiàn)有研究的調(diào)查對(duì)象較為寬泛，不具有針對(duì)性國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有研究大多分析影響網(wǎng)購(gòu)的因素，沒(méi)有全面分析網(wǎng)購(gòu)對(duì)消費(fèi)者、大學(xué)生。四、提出問(wèn)題針對(duì)以上情況，我國(guó)大學(xué)生網(wǎng)購(gòu)又有什么特點(diǎn)呢？大學(xué)生網(wǎng)購(gòu)又受什么因素，我們?cè)撛鯓诱_網(wǎng)購(gòu)呢？五、分析問(wèn)題設(shè)計(jì)問(wèn)卷調(diào)查大學(xué)生是網(wǎng)購(gòu)的主體，作為重點(diǎn)研究對(duì)象，對(duì)此我們發(fā)放了101份網(wǎng)上問(wèn)卷，回收有效問(wèn)卷100份，問(wèn)題涉及年齡、性別、年級(jí)、每月生活費(fèi)及網(wǎng)購(gòu)次數(shù)，有無(wú)上網(wǎng)經(jīng)歷、支付方式、影響網(wǎng)購(gòu)的因素以及網(wǎng)購(gòu)中存在的問(wèn)題。問(wèn)卷主體部分大致分為五種一級(jí)因素，多種二級(jí)因素，針對(duì)某類(lèi)我們采用分類(lèi)變量進(jìn)行擬合度檢驗(yàn)和獨(dú)立性檢驗(yàn)。調(diào)研樣本概述對(duì)回收的問(wèn)卷中，被調(diào)研者信息進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)，得出調(diào)研樣本的基本信息的基本特征。再被調(diào)查的大學(xué)生中網(wǎng)購(gòu)的男生比例為00 女生比例為00，其中有00的人沒(méi)有網(wǎng)購(gòu)的經(jīng)歷。調(diào)查的樣本中大三年級(jí)學(xué)生占的比例最多為00。選擇上網(wǎng)的購(gòu)物的原因也是各不相同，其中價(jià)格因素占到了00，00的人是因?yàn)楣?jié)約時(shí)間，甚至更有許多人網(wǎng)購(gòu)的原因是受身邊人的影響。從每次網(wǎng)購(gòu)的金額來(lái)看大多數(shù)人還是50100元，這樣的人群占到56%，這和他們每月的生活費(fèi)又是有很大關(guān)系的，因?yàn)檎{(diào)查中每月生活費(fèi)5001000元同學(xué)人數(shù)占到50%，隨著信息網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，大學(xué)生每月網(wǎng)購(gòu)的次數(shù)也在增加有37%的人35次/月，有18%人57次/月，甚至有10%的人8次以上/月。從展現(xiàn)的數(shù)據(jù)中顯示，大部分人都選擇第三方擔(dān)保支付方式，人數(shù)占到77%，有21%的人網(wǎng)銀直接轉(zhuǎn)賬。%的人有網(wǎng)購(gòu)受騙的經(jīng)歷。調(diào)查中還顯示出雖然人們樂(lè)于網(wǎng)購(gòu)，但是對(duì)于網(wǎng)購(gòu)產(chǎn)品的可信度并不是太高，53%的人認(rèn)為可信度只有4060%，認(rèn)為可信度為80100%的人只有6%，人們對(duì)于到貨的時(shí)間都很寬裕，一星期以內(nèi)的占到52%，24小時(shí)以內(nèi)的只占到5%，三天以內(nèi)的占到33%，在網(wǎng)購(gòu)中買(mǎi)到與圖片有偏差或者質(zhì)量問(wèn)題的，49%的人堅(jiān)決退貨，但是只有13%的人會(huì)像有關(guān)部門(mén)投訴，有17%的人認(rèn)為無(wú)所謂，多一事不如少一事。在問(wèn)到網(wǎng)購(gòu)會(huì)不會(huì)取代實(shí)體店時(shí)，54%的認(rèn)為肯定不會(huì)，40%的人不敢肯定。從總體方面看，本次問(wèn)卷100份，其中有7份沒(méi)有網(wǎng)購(gòu)的經(jīng)歷，絕大部分還是有網(wǎng)購(gòu)的經(jīng)歷的，從性別方面看，從調(diào)查的數(shù)據(jù)中，網(wǎng)購(gòu)的男女比例基本持平，女生偏多，針對(duì)這樣的情況，我們對(duì)最近一個(gè)月網(wǎng)購(gòu)的次數(shù)與性別的關(guān)系做出了深入研究。以下是數(shù)據(jù)Q、10最近一月你網(wǎng)購(gòu)的次數(shù)答案選項(xiàng)回復(fù)情況02次%05次%57次%8次以上%受訪人數(shù)：93 根據(jù)期望頻數(shù)公式：第14個(gè)單元格（列項(xiàng)）的期望頻數(shù)為：按上述步驟計(jì)算的各單元格的期望頻數(shù)如下表所示性別與網(wǎng)購(gòu)次數(shù)期望頻數(shù)計(jì)算表網(wǎng)購(gòu)次數(shù)男女合計(jì)02次15（）13（）2835次16（）20（）3657次7（）12（）198次以上3（）7（）10合計(jì)415293將每個(gè)單元格的加起來(lái)，即可得到統(tǒng)計(jì)量：自由度（21）（41）=3SPSS輸出獨(dú)立性檢驗(yàn)的結(jié)果如表所示案例處理摘要案例有效的缺失合計(jì)N百分比N百分比N百分比02 * V193%0.0%93%35 * V193%0.0%93%57 * V193%0.0%93%8以上 * V193%0.0%93%02* V1 交叉制表V1合計(jì)男女02 計(jì)數(shù)263965期望的計(jì)數(shù)02計(jì)數(shù)151328期望的計(jì)數(shù)合計(jì)計(jì)數(shù)415293期望的計(jì)數(shù)35* V1 交叉制表V1合計(jì)男女35 計(jì)數(shù)253257期望的計(jì)數(shù)35計(jì)數(shù)162036期望的計(jì)數(shù)合計(jì)計(jì)數(shù)415293期望的計(jì)數(shù)57* V1 交叉制表V1合計(jì)男女57 計(jì)數(shù)344074期望的計(jì)數(shù)57計(jì)數(shù)71219期望的計(jì)數(shù)合計(jì)計(jì)數(shù)415293期望的計(jì)數(shù)8以上* V1 交叉制表V1合計(jì)男女8以上 計(jì)數(shù)384583期望的計(jì)數(shù)8以上計(jì)數(shù)3710期望的計(jì)數(shù)合計(jì)計(jì)數(shù)415293期望的計(jì)數(shù)案例處理摘要案例有效的缺失合計(jì)N百分比N百分比N百分比02 * V193%0.0%93%35 * V193%0.0%93%57 * V193%0.0%93%8以上 * V193%0.0%93%02 * V1交叉表V1合計(jì)男女02 計(jì)數(shù)263965期望的計(jì)數(shù)02計(jì)數(shù)151328期望的計(jì)數(shù)合計(jì)計(jì)數(shù)415293期望的計(jì)數(shù)卡方檢驗(yàn)值df漸進(jìn) Sig. (雙側(cè))精確 Sig.(雙側(cè))精確 Sig.(單側(cè))Pearson 卡方1.227連續(xù)校正b.9641.326似然比1.227Fisher 的精確檢驗(yàn).260.163有效案例中的 N93a. 0 單元格(.0%) 的期望計(jì)數(shù)少于 5。最小期望計(jì)數(shù)為 。b. 僅對(duì) 2x2 表計(jì)算35 * V1交叉表V1合計(jì)男女35 計(jì)數(shù)253257期望的計(jì)數(shù)35計(jì)數(shù)162036期望的計(jì)數(shù)合計(jì)計(jì)數(shù)415293期望的計(jì)數(shù)卡方檢驗(yàn)值df漸進(jìn) Sig. (雙側(cè))精確 Sig.(雙側(cè))精確 Sig.(單側(cè))Pearson 卡方.003a1.956連續(xù)校正b.0001似然比.0031.956Fisher 的精確檢驗(yàn).562有效案例中的 N93a. 0 單元格(.0%) 的期望計(jì)數(shù)少于 5。最小期望計(jì)數(shù)為 。b. 僅對(duì) 2x2 表計(jì)算57 * V1交叉表V1合計(jì)男女57 計(jì)數(shù)344074期望的計(jì)數(shù)57