【正文】 1元以上 %（5） 使用互聯(lián)網(wǎng)時間的分布 表38使用互聯(lián)網(wǎng)時間分布 使用互聯(lián)網(wǎng)時間 比例 少于1年 % 13年 % 35年 % 510年 % 10年以上 %（6） 我網(wǎng)上購物的次數(shù)的分布表39網(wǎng)上購物次數(shù)分布 網(wǎng)上購物次數(shù) 比例 0次 % 1次 % 25次 % 610次 % 10次以上 %（7） 到目前為止，網(wǎng)上購物總花費的分布表310網(wǎng)上購物總花費分布 網(wǎng)上購物總花費 比例 少于100元 17% 100300元 % 300500元 % 5001000元 % 1000元以上 %3．5 數(shù)據(jù)分析概述本研究采用的數(shù)據(jù)分析軟件為SPSS 13．0。SPSS（statistical package for the social science）是美國SPSS公司開發(fā)的社會科學(xué)統(tǒng)計軟件。從理論的角度來看，一份好的問卷應(yīng)具有足夠的效度和信度。3．5．1 信度分析信度（Reliability）即可靠性，是指采用同一方法對同一對象進行調(diào)查時，問卷調(diào)查結(jié)果的穩(wěn)定性和一致性，即測量工具（問卷或量表）能否穩(wěn)定地測量所測的事物或變量[9]。信度指標多以相關(guān)系數(shù)表示，具體評價方法大致可分為三類：穩(wěn)定系數(shù)（跨時間的一致性），等值系數(shù)（跨形式的一致性）和內(nèi)在一致性系數(shù)（跨項目的一致性）。信度分析的方法主要有以下四種：（1）重測信度法。同樣的問卷，對同一組訪問對象在盡可能相同的情況下，在不同時間進行兩次測量。兩次測量相距一般在兩到四周之內(nèi)。用兩次測量結(jié)果間的相關(guān)分析或差異的顯著性檢驗方法，評價量表信度的高低。 （2）折半法。折半法是將上述兩份問卷合成一份問卷（通常要求這兩份問卷的問題數(shù)目相等），每一份作為一部分，然后考察這兩個部分的測量結(jié)果之間的相關(guān)性。（3）折半信度法。折半信度法是將調(diào)查項目分為兩半，計算兩半得分的相關(guān)系數(shù)，進而估計整個量表的信度。求出整個量表的信度系數(shù)。（4）α信度系數(shù)法。3．5．2 效度分析效度（Validity）即有效性，它是指測量工具或手段能夠準確測出所需測量的事物的程度。效度分為三種類型：內(nèi)容效度、準則效度和結(jié)構(gòu)效度。效度分析有多種方法，其測量結(jié)果反映效度的不同方面。常用于調(diào)查問卷效度分析的方法主要有以下幾種。（1）單項與總和相關(guān)效度分析表面效度（Face Validity）。也稱為內(nèi)容效度或邏輯效度，指的是測量的內(nèi)容與測量目標之間是否適合，也可以說是指測量所選擇的項目是否“看起來”符合測量的目的和要求。主要依據(jù)調(diào)查設(shè)計人員的主觀判斷。 這種方法用于測量量表的內(nèi)容效度。內(nèi)容效度又稱表面效度或邏輯效度，它是指所設(shè)計的題項能否代表所要測量的內(nèi)容或主題。對內(nèi)容效度常采用邏輯分析與統(tǒng)計分析相結(jié)合的方法進行評價。邏輯分析一般由研究者或?qū)＜以u判所選題項是否“看上去”符合測量的目的和要求。統(tǒng)計分析主要采用單項與總和相關(guān)分析法獲得評價結(jié)果，即計算每個題項得分與題項總分的相關(guān)系數(shù)，根據(jù)相關(guān)是否顯著判斷是否有效。若量表中有反意題項，應(yīng)將其逆向處理后再計算總分。（2）準則效度分析準則效度（Criterion Validity）。又稱為效標效度或預(yù)測效度。準則效度是指量表所得到的數(shù)據(jù)和其他被選擇的變量（準則變量）的值相比是否有意義。根據(jù)時間跨度的不同，準則效度可分為同時效度和預(yù)測效度。準則效度分析是根據(jù)已經(jīng)得到確定的某種理論，選擇一種指標或測量工具作為準則（效標），分析問卷題項與準則的聯(lián)系，若二者相關(guān)顯著，或者問卷題項對準則的不同取值、特性表現(xiàn)出顯著差異，則為有效的題項。評價準則效度的方法是相關(guān)分析或差異顯著性檢驗。在調(diào)查問卷的效度分析中，選擇一個合適的準則往往十分困難，使這種方法的應(yīng)用受到一定限制。（3）結(jié)構(gòu)效度分析建構(gòu)效度（Construct Validity）。是指測量結(jié)果體現(xiàn)出來的某種結(jié)構(gòu)與測值之間的對應(yīng)程度。結(jié)構(gòu)效度分析所采用的方法是因子分析。最關(guān)心的問題是：量表實際測量的是哪些特征？在評價建構(gòu)效度時，調(diào)研人員要試圖解釋“量表為什么有效”這一理論問題以及考慮從這一理論問題中能得出什么推論。建構(gòu)效度包括同質(zhì)效度、異質(zhì)效度和語意邏輯效度[10]。有的學(xué)者認為，效度分析最理想的方法是利用因子分析測量量表或整個問卷的結(jié)構(gòu)效度。因子分析的主要功能是從量表全部變量（題項）中提取一些公因子，各公因子分別與某一群特定變量高度關(guān)聯(lián)，這些公因子即代表了量表的基本結(jié)構(gòu)。通過因子分析可以考察問卷是否能夠測量出研究者設(shè)計問卷時假設(shè)的某種結(jié)構(gòu)。在因子分析的結(jié)果中，用于評價結(jié)構(gòu)效度的主要指標有累積貢獻率、共同度和因子負荷。累積貢獻率反映公因子對量表或問卷的累積有效程度，共同度反映由公因子解釋原變量的有效程度，因子負荷反映原變量與某個公因子的相關(guān)程度。4 SPSS數(shù)據(jù)分析4．1 五個變量的效度分析和因子分析通過問卷調(diào)查收集的數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)有誤差，這種誤差無法得知，因此本文需要對大學(xué)生消費者接受網(wǎng)上購物模型中5個變量即感知網(wǎng)上購物有用、感知網(wǎng)上購物易用、感知網(wǎng)上商品風險、感知網(wǎng)上商家風險和感知網(wǎng)絡(luò)風險選定的13個問項進行因子分析，同時對模型中的大學(xué)生影響因素的分類進行驗證，并進行必要的調(diào)整，便于后續(xù)的進一步研究。因子分析提取方法采用主成分分析法，提取特征值大于1的因子，缺失值采用均值處理方法。同時在此之前，需要進行效度分析即KMO測度和巴特利球體檢驗，從而確定研究變量是否適合進行因子分析。采取標準如下：KMO在0．5以下不適合進行因子分析；0．50．6很勉強；0．60．7不太適合；0．70．8適合；0．80．9很適合；0．9以上非常適合。表41 KMO測度和巴特利球體檢驗結(jié)果Factor AnalysisKMO and Bartlett’s TestKaiserMeyerOlkin Measure of Sampling Adequacy（KMO測度）Bartlett’s Test of Sphericity (X2檢驗)（Bartlett檢驗） df（自由度）Sig,（顯著性）78表42 大學(xué)生消費者接受網(wǎng)上購物模型測量變量因子分析結(jié)果Total variance explained（總方差解釋）Component（成分）Initial Eigenvalues（初始特征值）Extraction Sums of Squared Loadings（平方載荷總和提?。㏕otal（特征值）% of Variance（解釋百分比）Cumulative %（累計百分比）Total（特征值）% of Variance（解釋百分比）Cumulative %（累計百分比）12345678910111213Extraction Method: Principal Component Analysis.（提取方法：主成份分析）結(jié)果顯示：KMO值為0．886大于0．7，而且巴特利球體檢驗的X2統(tǒng)計值顯著性為0．000，小于0．001。該研究數(shù)據(jù)具有很高的相關(guān)性，數(shù)據(jù)很適合做因子分析。全部因子總體解釋了變量82．302%的差異,大于70%，即涵蓋了83．302%的信息，解釋了大部分信息，因而可以得出個測量變量所包含的測量項目與通過因子分析得出的各因子所包含的項目基本一致的，這證明構(gòu)建的測評體系是合理的，以上問題的構(gòu)建效度是比較高的。4．2 五個變量的信度分析信度分析用于考察問卷的可靠性，本研究采用Cronbacha’s Alpha（α系數(shù)）信度分析。方俐洛（2003）等認為一般量表的信度達到0．8以上時就可以認為是相當好，達到0．7以上時即為較好，0．6以上為可接受的信度。表43 網(wǎng)上購物影響因素信度分析研究變量α系數(shù)感知網(wǎng)上購物有用0．872參考值α系數(shù)≥0．7感知網(wǎng)上購物易用0．842感知網(wǎng)上商品風險0．898感知網(wǎng)上商家風險0．809感知網(wǎng)絡(luò)風險0．767結(jié)果顯示：5個研究變量α系數(shù)均大于0．7且4個大于0．8，因此信度就可以認為是較好的，可以進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。4．3 網(wǎng)上購物態(tài)度研究4．3．1 因子分析和效度分析為了驗證網(wǎng)上購物態(tài)度變量所設(shè)計的項目是否合理，對其進行效度和信度分析，采用的是來源于Inge M．Kloppingamp。Earl Mckinncy的成熟量表，由3個問項組成。表44 KMO測度和巴特利球體檢驗結(jié)果Factor AnalysisKMO and Bartlett’s TestKaiserMeyerOlkin Measure of Sampling Adequacy（KMO測度）Bartlett’s Test of Sphericity (X2檢驗)（Bartlett檢驗） df（自由度） Sig,（顯著性）3結(jié)果所示：KMO值為0．751大于0．7，而且巴特利球體檢驗的X2統(tǒng)計值顯著性為0．000，小于0．001。該研究數(shù)據(jù)具有很高的相關(guān)性，數(shù)據(jù)很適合做因子分析。表45 大學(xué)生消費者網(wǎng)上購物態(tài)度變量因子分析結(jié)果Total variance explained（總方差解釋）Component（成分）Initial Eigenvalues（初始特征值）Extraction Sums of Squared Loadings（平方載荷總和提?。㏕otal（特征值）% of Variance（解釋百分比）Cumulative %（累計百分比）Total（特征值）% of Variance（解釋百分比）Cumulative %（累計百分比）123.269.252Extraction Method: Principal Component Analysis.（提取方法：主成份分析）Component Matrix(載荷矩陣)Component（成分）1上網(wǎng)購物是一個不錯的選擇網(wǎng)上購物令人興奮和愉悅我喜歡通過網(wǎng)絡(luò)購物.912.909.906Extraction Method: Principal Component Analysis. ponents extracted.結(jié)果顯示：網(wǎng)上購物態(tài)度全部因子總體解釋了變量82．625%的差異，即涵蓋了82．625%的信息，解釋了大部分信息，因而可以得出個測量變量所包含的測量項目與通過因子分析得出的各因子所包含的項目基本一致的，這證明構(gòu)建的測評體系是合理的，以上問題的構(gòu)建效度是比較高的。4．3．2 信度分析表46 網(wǎng)上購物態(tài)度信度分析Reliability StatisticsCronbach’s AlphaN of items.8923結(jié)果顯示：α系數(shù)=0．892≥0．7，因此信度就可以認為是很好的，可以進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。4．4 網(wǎng)上購物意向研究4．4．1 因子分析和效度分析為了驗證網(wǎng)上購物意向變量所設(shè)計的項目是否合理，對其進行效度和信度分析，采用的是來源于Inge M．Kloppingamp。Earl Mckinncy的成熟量表，由4個問項組成。表47 KMO測度和巴特利球體檢驗結(jié)果Factor AnalysisKMO and Bartlett’s TestKaiserMeyerOlkin Measure of Sampling Adequacy（KMO測度）Bartlett’s Test of Sphericity (X2檢驗)（Bartlett檢驗） df（自由度） Sig,（顯著性）6結(jié)果所示：KMO值為0．839大于0．7，而且巴特利球體檢驗的X2統(tǒng)計值顯著性為0．000，小于0．001。該研究數(shù)據(jù)具有很高的相關(guān)性，數(shù)據(jù)很適合做因子分析。表48大學(xué)生消費者網(wǎng)上購物意向變量因子分析結(jié)果Total variance explained（總方差解釋）Component（成分）Initial Eigenvalues（初始特征值）Extraction Sums of Squared Loadings（平方載荷總和提?。㏕otal（特征值）% of Variance（解釋百分比）Cumulative %（累計百分比）Total（特征值）% of Variance（解釋百分比）Cumulative %（累計百分比）1234.444.246.173Extraction Method: Principal Component Analysis.（