市場調(diào)研應(yīng)用——案例(參考版)
2025-01-19 02:55本頁面
【正文】 上午 9時 49分 59秒 上午 9時 49分 09:49: MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus. 感謝您的下載觀看 專家告訴 。 2023年 2月 上午 9時 49分 :49February 1, 2023 ? 1業(yè)余生活要有意義，不要越軌。 :49:5909:49:59February 1, 2023 ? 1意志堅強的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 09:49:5909:49:5909:49Wednesday, February 1, 2023 ? 1知人者智，自知者明。 09:49:5909:49:5909:492/1/2023 9:49:59 AM ? 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 上午 9時 49分 59秒 上午 9時 49分 09:49: ? 楊柳散和風(fēng)，青山澹吾慮。 2023年 2月 上午 9時 49分 :49February 1, 2023 ? 1少年十五二十時，步行奪得胡馬騎。 2023年 2月 1日星期三 上午 9時 49分 59秒 09:49: ? 1楚塞三湘接，荊門九派通。 09:49:5909:49:5909:49Wednesday, February 1, 2023 ? 1不知香積寺，數(shù)里入云峰。 09:49:5909:49:5909:492/1/2023 9:49:59 AM ? 1成功就是日復(fù)一日那一點點小小努力的積累。 上午 9時 49分 59秒 上午 9時 49分 09:49: ? 沒有失敗，只有暫時停止成功！。 2023年 2月 上午 9時 49分 :49February 1, 2023 ? 1行動出成果，工作出財富。 2023年 2月 1日星期三 上午 9時 49分 59秒 09:49: ? 1比不了得就不比，得不到的就不要。 09:49:5909:49:5909:49Wednesday, February 1, 2023 ? 1乍見翻疑夢，相悲各問年。 09:49:5909:49:5909:492/1/2023 9:49:59 AM ? 1以我獨沈久，愧君相見頻。 偏相關(guān)分析 ? 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 ? 因此可以認(rèn)為，感知有用性、參照群體影響、時尚涉入和個人創(chuàng)新性對使用意愿有顯著的正向影響。進入使用意愿回歸方程的感知有用性、參照群體影響、時尚涉入和個人創(chuàng)新性四個變量的系數(shù)分別為 、 、 。因此，在這四個變量中，感知有用性對使用意愿的影響最大，參照群體影響強度排第二，時尚涉入第三，最后進入的個人創(chuàng)新性的影響最小。各變量的線性統(tǒng)計值的容許度分別為 、 、 ， VIF值分別為 、 ，都在合理的范圍內(nèi)，表明不存在多重共線性問題。但在第四次的回歸結(jié)果中，方程顯著性檢驗 F值的統(tǒng)計量為 ，顯著性概率為，小于 ，說明最后的回歸效果是顯著的。 表 模型總體參數(shù)與方差分析表 模型 相關(guān)系數(shù) R 判定系數(shù) R2 調(diào)整確定系數(shù) R2 回歸的標(biāo)準(zhǔn)誤差 DW值 F Sig 1 50 130.338 00a 2 81 00b 3 35 00c 4 01 00d 表 回歸系數(shù)與顯著性檢驗表 模型 非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù) t Sig. 線性統(tǒng)計值 B 標(biāo)準(zhǔn)差 Beta 容許度 VIF 常數(shù)項 感知有用性 參照群體影響 時尚涉入 個人創(chuàng)新性 ? 從表 ，該回歸模型不存在自相關(guān)問題（ DW=）。系數(shù)的統(tǒng)計概率為 量進入回歸方程的，系數(shù)的統(tǒng)計概率為 的變量則從回歸方程中剔除。自相關(guān)問題是指不同期的樣本值之間存在相關(guān)關(guān)系，可以通過計算回歸模型中的 DW值來判斷，根據(jù)經(jīng)驗，當(dāng) DW值在—— ，不存在顯著的自相關(guān)問題。多重共線性主要是通過容許度和方差膨脹因子 (VIF)來檢驗，其中方差膨脹因子是容許度的倒數(shù)。 ? 應(yīng)用回歸模型進行研究時，特別是關(guān)于經(jīng)濟管理類的問題，經(jīng)常會碰到多重共線性和自相關(guān)問題?；貧w分析是進一步地研究解釋變量與被解釋變量之間的相互依存關(guān)系是否存在，可以進一步地指明變量之間關(guān)系的方向。除此之外，針對大學(xué)生群體，運營商和服務(wù)商往往會提供更多的捆綁式消費或優(yōu)惠的價格政策，使大學(xué)生在一定選擇范圍內(nèi)，成本的影響力被削弱。這其實也驗證了一些學(xué)者的研究結(jié)論： Ling（ 2023）認(rèn)為，在移動服務(wù)使用的過程中感知易用性并不是非常重要的因素；OksmanRautiainen（ 2023）的實證研究結(jié)果表明，感知易用性在新的移動數(shù)據(jù)服務(wù)中的影響作用較??； TaylorHarper(2023)甚至提出將來為年輕和創(chuàng)新性用戶設(shè)計的服務(wù)并不需要特別容易使用。 ? 相關(guān)分析中，發(fā)現(xiàn)感知易用性和感知成本對使用意愿并沒有影響作用
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