基于移动支付的大学生用户行为研究报告最新Word文档下载推荐.docx
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其中，Z表示置信水平下的Z统计量，置信区间展现的是这个参数的真实值，有一定概率落在测量结果的周围的程度，此次调查中采用95%置信水平，即调查对象有95%的概率为真实情况，在95%的置信水平下的Z统计量为1.96。
代表总体的标准差，它反映总体内个体间的离散程度，及个体间的差异，由之前的预实验中算出此次调查中的总体标准差为0.46。
e代表置信区间的1/2，在实际应用中就是允许误差，是指在取得样本数据资料过程中产生的误差。
这部分误差通常与调查者、回答者、资料搜集方式和问卷等因素有关，它们会形成在调查过程中出现无回答和回答出现偏误等情况，进而形成系统性误差，此次调查中对误差采取0.05。
根据以上数据计算出
。
调查过程中发放调查问卷400份，实收352份，有效问卷345份。
实际样本数大于估算样本数，所以调查的样本容量合理。
2.4问卷设计的合理性分析
表1：
案例处理汇总
N
%
案例
有效
345
100.0
已排除a
.0
总计
表2：
可靠性统计量
Cronbach'
sAlpha
基于标准化项的CronbachsAlpha
项数
.662
.664
9
注：
信度指标用信度系数来表示信度的大小。
信度系数越大，表明测量的可信程
度越大。
究竟信度系数要多少才算有高的信度。
学者DeVellis（1991）认为，0.60～0.65（最好不要）；
0.65～0.70（最小可接受值）；
0.70～0.80（相当好）；
0.80～0.90（非常好）。
由此，一份信度系数好的量表或问卷，最好在0.80以上，0.70至0.80之间还算是可以接受的范围；
分量表最好在0.70以上，0.60至0.70之间可以接受。
若分量表的内部一致性系数在0.60以下或者总量表的信度系数在0.80以下，应考虑重新修订量表或增删题项。
通过表1的“案例处理汇总”和表2的“可靠性统计量”可知本次调查问卷的信度系数为0.664。
可以接受，但还需修改，具体修改方法可以通过表3“项总计统计量”分析出
表3：
项总计统计量
项已删除的刻度均值
项已删除的刻度方差
校正的项总计相关性
多相关性的平方
项已删除的Cronbach'
sAlpha值
1
19.74
9.392
.403
.290
.551
2
20.36
10.812
.413
.249
.559
3
19.10
10.547
.366
.286
.565
5
19.08
10.872
.332
.198
.575
6
19.05
11.093
.293
.262
.585
10
20.30
11.302
.239
.091
.598
11
20.67
11.488
.228
.195
.650
7
19.97
11.673
.196
.130
.667
12
20.39
10.964
.216
.138
.608
根据表3可以看出在删除各个问题之后调查问卷的刻度均值.方差引.项相关性和Cronbach'
sAlpha值，所以通过观察当第七个问题删除后Cronbach'
sAlpha值提高，所以为了提高问卷信度可以适当修改一下第七题。
3.调查数据的处理与分析
3.1数据分析方法
在通过问卷调查获取了原始数据后，本文运用各种统计分析方法对数据资料进行分析，以便从实证的角度研究各变量之间的相互关系，从而对本文提出的研究假设进行检验。
其中利用描述性统计方法对问卷数据进行一些简单的分析，然后利用软件spss19.0进行一些深度的分析。
在描述性分析中我们用到了二维的条形图、饼图、圆形图和三维的饼状图、柱状图，在spss软件中用到了单因素方差，卡方检验和相关性分析方法。
本次我们使用的电脑是戴尔inspiron3421，其处理器为i5-3337U，CPU为1.8GHz。
3.2数据分析结果
3.2.1数据描述性分析
1、移动支付的了解情况
图1移动支付的了解情况
通过调查发展，我们发现，非常了解的用户相对较少，只占调查人群17%，32%的人了解移动支付，30%的人只是有所耳闻，还有21%的人不是很清楚或没听过移动支付。
从用户的认知度来看，移动支付还处于市场教育的阶段，大部分人群处于了解或耳闻的状态。
由此便可得出：
移动支付的认知范围还不够广，我们需要更加有效的传播手段去扩大移动支付的生活范围，吸引更多的大学生群体成为移动支付的体验用户。
2、手机移动支付的频率
图2手机移动支付的频率
调查数据得出，24.6%的用户仅经常使用，51.9%的用户偶尔使用，还有23.5%的用户从来没有使用过。
从这些调查数据中，我们可以看出使用与未使用的比重保持大概4：
1的比例，那么便说明手机移动支付正逐渐成为大学生人群中较为接受的支付方式，并保持着较高的使用频率，证明了移动支付的可行性。
3、使用移动支付的月次数
图3使用移动支付的月次数
通过调查数据显示，47.2%的大学生每月使用次数为1-2次，28.1%的大学生每月使用次数为3-4次，还有大约24.6%的使用次数为5次以上。
与移动支付频率调查所不同，使用月次数多少比例基本持平，说明了移动支付每月保持着较为稳定的使用次数，这便奠定了移动支付发展的稳定性。
4、移动支付的消费途径
图4移动支付的消费途径
针对移动支付的消费方面问题，通过调查发现娱乐消费占14.8%，餐饮消费占24.1%，而购物消费占49.6%，网上缴费占34.8%，转账消费以及订票消费则分别占9.9%与11.6%。
通过以上数据分析，购物与网上缴费占据较大比重，说明了在移动支付消费行业中，购物与缴费最先受到大学生群体的关注，同时也说明了购物与缴费是大学生日常生活中的消费习惯，而订票、转账、餐饮、娱乐虽然没有购物与缴费比重高，但其将来的发展趋势却不容忽视。
5、移动支付月消费
图5移动支付的月消费
从上面的图表中可以看到，用户能用于移动支付的月消费额度还是比较低的，月消费在100元以下的占33%，而月消费在100-200元之间的占34%，月消费在200-300元的人数更少，比例为20.3%，300以上仅有13.0%。
数据显示，大多数群体在移动支付方面的金钱投入并不多，一方面是大学生收入来源大多都是家里支持有限，另一方面是大学生们对于移动支付方面的消费需求量不大，即不愿投入过多金钱。
6、使用移动支付的时间
图6使用移动支付的时间
在使用移动支付已有多长时间这一问题上，情况的不同也有明显体现，未满一年的使用情况占39.4%，而一年以上至两年的占34.2%，两年以上至三年的占18.8%，使用时间在三年以上的占7.8%。
从数据来看，大学生使用移动支付时间多在2年以下，说明了移动支付的发展正处于稳起步的阶段，部分人才刚开始接触，说明了移动支付还有很长的一段路要走。
7、移动支付的安全度
图7移动支付的安全度
通过移动支付安全度的感知这一问题的调查得知，仅有7.0%的大学生认为移动支付绝对安全，而57.1%的大学生相信移动支付比较安全，28.4%的人认为不太安全，认为十分不安全的大学生有7.8%。
从这一调查数据可以看出，大众对于移动支付的安全度并没有十足的信任，由此侧面反映出阻碍移动支付发展的一个弊端所在，安全度不高。
安全度在广大消费者群体中是一个较为敏感的话题，对于消费者来讲，安全度意味着产品的优良性，并直接影响是否使用以及未来是否坚持使用。
所以调查数据也告诉了我们移动支付发展没有达到顶峰的一个原因。
8、移动支付的风险
图8移动支付的风险
移动支付市场目前还存在哪些风险甚至阻碍用户的使用，账户安全如手机丢失会引起损失或密码被破译是占比最多的因素，比例均为34.5%;
“担心网络欺诈”也是影响用户使用移动支付的一个重要因素，此选项的比例为25.2%，另外还有个人资料泄露（16.8%）、其他等因素。
这一系列因素都与互联网发展息息相关，没有绝对的安全便阻碍了很多消费者的脚步，这个调查数据说明，各种风险的肆意妄为使得移动支付寸步难行。
9移动支付存在的问题
图9移动支付存在的问题
通过调查发现，10.7%的大学生认为移动支付的服务费用高，而29%的大学生认为移动支付系统速度慢，并不满意。
还有27.5%的大学生则认为其操作复杂，另外的30.7%的大学生则认为个人隐私受到威胁，剩下20.3%不满意的地方则是交易风险高。
从以上数据可以看出，虽然移动支付发展迅速，但在发展过程中仍然存在许多问题，其中以最为敏感的个人隐私所占比例最高，所以，要想更好更快的发展移动支付，首先应优先解决这些问题。
10、国内移动支付的现状
图10国内移动支付的现状
29%的大学生认为移动支付发展迅速，覆盖面普及且完善，57.4%的大学生认为发展较快，但是存在着很大的问题，15.7%的大学生则认为其发展缓慢,是一个新兴产物,还有7.5%的大学生认为没有发展的市场空间。
从以上数据可以看出，移动支付在大学生的认知中还是具有一定的影响力，由此便说明了移动支付在未来还有巨大的发展空间，同时还有很多问题需要解决。
11、移动支付的使用
图11移动支付的使用意向
面对这个问题，大部分用户还是比较迟疑，49.9%的用户会一直用下去，34.5%选择看以后发展情况而定，然而15.7%用户选择不会使用，有意愿使用与没有意愿使用的比例大概为4：
1，说明了移动支付虽然没有被所有人认可，但是很多人还是对移动支付抱有一定的期待。
证明了目前移动支付已经成功了一半，剩下的一半便是不断完善。
12、移动支付发展前景
图12移动支付的发展前景
这一问题通过调查发现37.1%的大学生觉得很看好，将来会实现各方面的移动支付，而40.3%的大学生感觉一般，需要有力的推进才能实现，还有13.6%的大学生很有担忧，认为移动支付有很多不足和限制，剩下9.0%的大学生则不看好，移动支付不能改变多数人支付习惯，但是移动支付的诞生得到了部分人的肯定，这是成功的。
最重要的一点是，大学生用户给予了移动支付一定的肯定态度，所以移动支付未来还有更广阔的空间去发展。
13、信任度较高的移动支付业务机构
图13信任度较高的移动支付业务机构
针对调查中移动支付业务提供机构的信任程度分析知，30.7%的大学生选择信任商业银行，而55.1%的大部分学生则选择相信银行和运营商之外的第三方支付机构（支付宝，财富通），还有13.3%的人更加信任运营商如联通，移动，电信等。
还有10.4%的大学生则选择信任其他机构。
从数据显示，近年来兴起的支付宝，财付通等第三方机构赢得了大学生们的信任，这点便证明了移动支付的路不是单行道，还有更多的平台支撑，以此预示着未来移动支付的发展会更广阔。
14、实现移动支付的方式
图14实现移动支付的方式
通过调查数据可知，35.1%的大学生喜欢发送短信,彩信，46.7%的大学生习惯现场射频交易，31.3%的大学生选择WAP手机支付，37.1%的大学生选择手机下载客户端支付。
针对调查中移实现移动支付的方式分析知，以上四种方式基本保持持平，体现出现阶段移动支付的各种方式已被广大大学生认同，支付方式的多样也被大学生们接受，这对于移动支付来讲是一个好的预兆，虽然移动支付还不是很完善，但是大学生们使用的态度让我们看到了未来移动支付的希望。
3.2.2性别对移动支付使用的影响
本次问卷调查有效问卷为345份，其中男生166人，女生179人。
而在所调查的大学生用户中，男生没使用过移动支付的有30人，使用过的为136人。
同时，女生中没使用过移动支付的有47人，使用过的为132人。
我们将此调查数据列成表1：
表1性别与移动支付使用情况表
使用情况
使用
未使用
性别
男性
数值
136
30
166
%占性别的百分比
81.9%
18.1%
100%
%占使用情况的百分比
50.7%
39.0%
48.1%
%占总数的百分比
39.4%
8.7%
女性
132
47
179
73.7%
26.3%
49.3%
61.0%
51.9%
38.3%
13.6%
268
77
77.7%
22.3%
针对以上情况我们假设：
性别对移动支付的使用无影响。
对此假设我们用spss软件进行卡方检验，得到表2：
表2卡方检验表
值
df
渐进Sig.（双侧）
精确Sig.（双侧）
精确Sig.（单侧）
Pearson卡方
3.328a
.068
连续校正b
2.872
.090
似然比
3.354
.067
Fisher的精确检验
.072
.045
线性和线性组合
3.318
.069
有效案例中的N
a.0单元格（.0%）的期望计数少于5。
最小期望计数为37.05。
b.仅对2x2表计算
表格第一列依次是：
皮尔逊卡方（PearsonChi-Square），也就是我们常用的卡方检验，连续性校正的卡方值（ContinuityCorrection），似然比卡方检验（LIKELIHOODRatio），费舍尔精确概率检验值（Fisher’sExactTest），线性相关卡方检验（Linear-by-LinearAssociation）及有效个案数目（NofValidCases）。
另外，连续性校正的卡方值和皮尔逊卡方值处分别标注有a和b字样，具体释义可见表下方注释。
从表2中可以看出：
我们的有效案例数目大于40，因此应该看未校正卡方值，即皮尔逊卡方（PearsonChi-Square），该值是3.328，双侧近似概率为0.068。
0.068大于0.05，因此我们不能拒绝零假设，即应认为性别对移动支付的使用无影响。
3.2.3学科对移动支付使用的影响
本次问卷调查有效问卷为345份，其中文科生185人，理科生160人。
而在所调查的大学生用户中，理科生中没使用过移动支付的有36人，使用过的为124人；
文科生中没使用过的有41人，使用过的为144人。
我们将此调查数据列成表3:
表3学科与移动支付使用的数据表
学科
文科
144
41
185
%占学科的百分比
77.8%
22.2%
53.7%
53.2%
58.3%
41.7%
11.9%
53.6%
理科
124
36
160
77.5%
22.5%
46.3%
46.8%
46.4%
35.9%
10.4%
针对表3中的数据我们用spss软件进行了单因素方差分析，得到下列表格：
表4描述
均值
标准差
标准误
均值的95%置信区间
极小值
极大值
下限
上限
1.00
1.7784
.41646
.03062
1.7180
1.8388
2.00
1.7750
.41889
.03312
1.7096
1.8404
总数
1.7768
.41699
.02245
1.7327
1.8210
表5方差齐性检验
Levene统计量
df1
df2
显著性
.022
343
.881
平方和
均方
F
组间
（组合）
.001
.006
.940
线性项
未加权的
加权的
组内
59.814
.174
344
表6ANOVA
表7均值相等性的键壮性检验
统计量a
Brown-Forsythe
335.301
a.渐近F分布。
表4与表5是单因素方差分析的基本统计量输出表。
表4第一列数字1.00表示文科，数字2.00表示理科，第二列字母N代表人数。
由图表可知文科的均值为1.7784，标准差为0,41646。
理科的均值为1.7750，标准差为0.41889。
同时由表5可知，Levenelest检验的显著性为0.881，大于0.10，故可以推断，在0.10的显著性水平下文理科两组的方差是无差异的。
表6为方差分析（ANOVA）又称异数分析或F检验，其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同，检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。
在表6中df为自由度,在统计学上的自由度是指当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的自变量的个数。
F是显著性差异的水平，用计算出的F值与F表中的值对比，就可以确定是否存在显著性差异。
表7为均值相等性的键壮性检验或Brown-Forsythe检验，其目的是在方差齐性的假设不能确定时，检验各组均值是否相等。
由表6和表7可知，显著性值都为0.940，大于0.01，故可以推断学科应对移动支付的使用无影响。
3.1数据分析方法
本次调查首先采用excel表格对数据进行初步统计，及简单的分析。
然后用spss19.0软件在配置为inspiron3421，其处理器为i5-3337U，CPU为1.8GHz的戴尔笔记本电脑上对数据进行了深度分析。
在深度分析时我们运用了卡方检验和单因素方差分析的方法。
4调查结论与研究
4.1结论
（一）通过对大学生移动支付用户行为调查数据分析得知，在用户的认知度方面，大学生用户大部分对移动支付还是很了解的。
同时数据显示，大多数大学生可以接受较小数额的移动支付，对较大额的移动支付还有些力不从心。
移动支付的消费中，购物消费要占一半比例，剩下则是娱乐、餐饮、转账、订票等活动，可见，移动支付消费主要集中在
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