【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 不好、登記手續(xù)繁瑣、售后服務(wù)保證，調(diào)查結(jié)果如圖5所示：網(wǎng)絡(luò)安全、貨物質(zhì)量、售后服務(wù)保證是阻礙大學(xué)生網(wǎng)上購(gòu)物的主要因素。與傳統(tǒng)買賣相比，在達(dá)成交易之前，在網(wǎng)上購(gòu)物上，從挑選產(chǎn)品到支付交易，在消費(fèi)者眼前都是文字、圖片、數(shù)字，再者，網(wǎng)營(yíng)店的實(shí)際店面究竟如何，售后服務(wù)如何保證，這一切的確讓消費(fèi)都很疑惑。同時(shí)，大學(xué)生受限于經(jīng)濟(jì)能力，處世經(jīng)驗(yàn)尚淺，這些劣勢(shì)因素更為強(qiáng)烈。針對(duì)各種優(yōu)劣因素的影響程度，下面我們通過因子分析方法進(jìn)一步研究闡析。 基于因子分析網(wǎng)購(gòu)影響因素實(shí)證研究 因子分析基本知識(shí)因子分析是通過研究多個(gè)變量間相關(guān)系數(shù)矩陣（或協(xié)方差矩陣）的內(nèi)部依賴關(guān)系，找出能綜合所有變量的少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量（不可測(cè)量的），根據(jù)相關(guān)性的大小把變量分組，使得組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，但不同組的變量相關(guān)性較低。其數(shù)學(xué)模型如下：因子分析的模型是：設(shè)是可觀測(cè)p維隨機(jī)向量，其均值為，協(xié)差陣為，我們稱x是有k個(gè)因子的模型，若x能表為…………即，式中(未知)，(未知)。Λ稱為因子載荷陣，稱為因子載荷，f稱為公因子，u稱為誤差或特殊因子。通常假定,(單位陣)。 由上述假定，立即有：， 稱為特殊方差陣，記( j =1,…,k)(Λ第j列元素的平方和)稱為方差貢獻(xiàn)，它是衡量公因子fj解釋全部變量x信息程度的指標(biāo)；( j=1,…,k)是Λ第前j列元素的平方和稱為累計(jì)方差貢獻(xiàn)，它是衡量公因子f1,…, fj解釋全部變量x信息程度的指標(biāo)，稱為累計(jì)方差貢獻(xiàn)率。結(jié)合參考文獻(xiàn)[4]，得知因子分析以下步聚：⑴指標(biāo)的正向化(單獨(dú)計(jì)算)[14]，標(biāo)準(zhǔn)化；⑵求變量的樣本相關(guān)陣R及其特征值，主成分法下的初始因子載荷陣，旋轉(zhuǎn)后因子載荷陣；⑶旋轉(zhuǎn)后因子載荷陣(要計(jì)算出多個(gè))與比較，中行元素絕對(duì)值足夠向0、1兩極分化，用初始因子進(jìn)行分析，繼續(xù)[原始變量之間相關(guān)度很低或無關(guān)時(shí)，直接進(jìn)行逐個(gè)指標(biāo)分析，用作綜合分析(是正向化、標(biāo)準(zhǔn)化的)是適合的]。⑷確定初始因子個(gè)數(shù)m：用和因子與變量顯著相關(guān)的臨界值判斷，若因子與變量顯著相關(guān)，則選入該因子，因子個(gè)數(shù)m、因子方差累計(jì)貢獻(xiàn)率隨之確定；⑸初始因子的命名及其正向化：由的第i列，將與顯著相關(guān)的變量歸為一類，由這類變量的意義對(duì)因子進(jìn)行命名(注意有些變量，可能與兩個(gè)因子顯著相關(guān)，命名中、分析中也要同時(shí)考慮好這些變量的聯(lián)系性影響)。正向化：如果這類變量與的相關(guān)系數(shù)表明該類變量的意義是正向的，不變符號(hào)；如果意義是反向的，、同時(shí)乘上負(fù)號(hào)；⑹計(jì)算寫出初始因子(用回歸的因子得分)； 因子分析方法的運(yùn)用（1）首先，通過一些描述統(tǒng)計(jì)分析，以及因子分析前的初步驗(yàn)證，我們選取產(chǎn)品價(jià)格、產(chǎn)品口碑、產(chǎn)品信息描述、售后服務(wù)、交易安全、個(gè)人隱私安全這6個(gè)變量，結(jié)合SPSS軟件，進(jìn)行因子分析；由Bartlett檢驗(yàn)可以看出，應(yīng)拒絕各變量獨(dú)立的假設(shè)，即變量間具有較強(qiáng)的上關(guān)性。，說明各變量間信息的重疊程度可能不是特別的高，有可能做出的因子分析模型不是很完善，但還是值得嘗試。表 4 KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果KaiserMeyerOlkin Measure of Sampling Adequacy Bartlett39。s Test of Sphericity Appox. HiSquare df15 Sig.0（2）變量共同度munalities是表示各變量中所含原始信息能被提取的公因子所表示的程度，由中所表示的變量共同度可知：大部分變量共同度都在60%以上，因此是可以提取出公因子對(duì)變量進(jìn)行解釋。表 5 變量共同度InitialExtraction產(chǎn)品價(jià)格產(chǎn)品口碑產(chǎn)品信息描述售后服務(wù)交易安全個(gè)人隱私安全（3）圖6是碎石圖，碎石圖用于顯示各因子的重要程度，其橫軸表示為因子序號(hào)，縱軸表示為特征根的大少。它將因子按特征根從大到小依次排列，可以看出前第三個(gè)個(gè)因子特征根接近1，因此至多考慮前3個(gè)公因子即可。圖 6 碎石圖（4）表6是因子旋轉(zhuǎn)前和進(jìn)行方差最大因子旋轉(zhuǎn)后的載荷陣，通過對(duì)表6信息的統(tǒng)計(jì)，得到表7，據(jù)表7結(jié)果所示，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣的0、1兩極分化更為明顯，因此，選擇旋轉(zhuǎn)后因子進(jìn)行進(jìn)一步分析。表 6 因子載荷陣初始旋轉(zhuǎn)后123123交易安全個(gè)人隱私產(chǎn)品信息描述.079.452售后服務(wù).046產(chǎn)品口碑產(chǎn)品價(jià)格表 7 因子載荷絕對(duì)值0、1兩極分化頻數(shù)對(duì)比表因子載荷區(qū)間頻數(shù)初始旋轉(zhuǎn)后03325331710合計(jì)1812（5）因子命名與正向化：由表6可以明顯看出第一公因子在X5交易安全、X6個(gè)人隱私安全、X4售后服務(wù)有較大的載荷，故可以命名為安全與售后因子；第二公因子在X3產(chǎn)品信息描述、X2產(chǎn)品口碑有較大載荷，故可以命名為產(chǎn)品了解程度因子。第三公因子在X1產(chǎn)品價(jià)格有較大載荷，故可以命名為產(chǎn)品價(jià)格因子。（6）因子方差解釋，%的信息量，故確定選擇3個(gè)公因子，已較全面包含網(wǎng)購(gòu)影響因素的權(quán)重信息。表 8 旋轉(zhuǎn)后因子方差分析　Initial EingenvaluesRotation Sums of Squared LoadingsComponent total % of VarianceCumulative %Toal% of VarianceCumulative %1234　　　5　　　6100　　?。?）表9是采用回歸方法求出因子得分函數(shù)，由系數(shù)矩陣將3個(gè)公因子表示為6個(gè)指標(biāo)的線性形式。因子得分函數(shù)為： 三個(gè)公因子分別從不同方面反映了大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識(shí)，但單獨(dú)使用某一公因子并不能對(duì)某購(gòu)物網(wǎng)站的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識(shí)作出綜合評(píng)價(jià)，因此按各公因子對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)計(jì)算如下綜合統(tǒng)計(jì)量：.表 9 函數(shù)系數(shù)矩陣ponent123產(chǎn)品價(jià)格產(chǎn)品口碑產(chǎn)品信息描述售后服務(wù)交易安全個(gè)人隱私安全 在之前一系列的描述統(tǒng)計(jì)分析后，我們得知大學(xué)生活躍于網(wǎng)上購(gòu)物市場(chǎng)的動(dòng)機(jī)有：網(wǎng)上商品的價(jià)格相對(duì)較低、可異地購(gòu)物、送貨上門等因素，同時(shí)，同學(xué)們又顧慮網(wǎng)上交易的真實(shí)性與安全性等問題，針對(duì)這兩方面，根據(jù)因子分析對(duì)網(wǎng)上購(gòu)物影響因素進(jìn)一步分析的結(jié)果知，在眾多優(yōu)劣因素中，網(wǎng)上交易安全、個(gè)人隱私安全、售后服務(wù)這三個(gè)因素對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購(gòu)行為是最具有影響力的。產(chǎn)品價(jià)格與口碑與之相比還是其次?？梢姡?dāng)代大學(xué)生受傳統(tǒng)買賣觀念影響較深，即使再廉價(jià)物美的商品在網(wǎng)營(yíng)店上出現(xiàn)，但同學(xué)們心中對(duì)這種虛擬買賣的擔(dān)憂會(huì)很大的程度上削弱網(wǎng)上商品的吸引力，根據(jù)因子得分函數(shù)，網(wǎng)購(gòu)行業(yè)的首要問題是提高社會(huì)對(duì)整個(gè)行業(yè)的信任度，即加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全、個(gè)人隱私安全與網(wǎng)店售后服務(wù)保證，這樣才能提高其他有利因素的在大學(xué)生這個(gè)群體中的影響力。5 結(jié)束語 　總結(jié) 總體而言，本次調(diào)研分析，我們分開了三個(gè)方面進(jìn)行調(diào)查，分別是:大學(xué)生網(wǎng)購(gòu)總體概況、網(wǎng)購(gòu)行為、影響因素。通過這三面的詳細(xì)分析，我們歸納以下幾點(diǎn)結(jié)論：；在對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購(gòu)現(xiàn)狀總體概況的分析中，我們得知網(wǎng)絡(luò)普及率與網(wǎng)購(gòu)滲透率在大學(xué)生群體中是非常高的，而網(wǎng)絡(luò)普及速度之快，是網(wǎng)購(gòu)行業(yè)高速發(fā)展的前提條件，在掌握網(wǎng)絡(luò)技術(shù)程度上，大學(xué)生是相對(duì)較高的一大群體，并且時(shí)尚、潮流就是網(wǎng)購(gòu)行業(yè)的標(biāo)簽。針對(duì)大學(xué)生的個(gè)性調(diào)查，這一方面與網(wǎng)購(gòu)行業(yè)有一定的共性。同時(shí)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，大學(xué)生在分享網(wǎng)購(gòu)信息與接受身邊朋友介紹這兩方面，都表現(xiàn)非常積極，所以網(wǎng)購(gòu)行業(yè)會(huì)在大學(xué)生群體中發(fā)展得極快。、理智的網(wǎng)購(gòu)態(tài)度；針對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購(gòu)行為分析結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)大學(xué)生相對(duì)較低的經(jīng)濟(jì)能力，網(wǎng)上購(gòu)物時(shí)的消費(fèi)水平受限，風(fēng)險(xiǎn)承受能力低，以及對(duì)網(wǎng)購(gòu)安全的顧慮，大學(xué)生自然而然會(huì)產(chǎn)生小心翼翼的消費(fèi)行為。在選擇購(gòu)物網(wǎng)站時(shí)，首選人氣高的網(wǎng)站，有選擇商品時(shí)，會(huì)查看該產(chǎn)品的評(píng)價(jià)質(zhì)量，這都是非常理智的消費(fèi)習(xí)慣。；