大学生网络购物情况及影响因素分析.docx

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大学生网络购物情况及影响因素分析

一、研究问题

本文主要的研究问题是大学生网购状况及其部分影响因素。

伴随电子商务的发

展，消费者的消费方式发生了巨大变化，网络购物蓬勃发展。

大学生网民占网民总

体四成左右，使用网络购物人数占网络购物网民数的半数以上。

可以看到大学生构

成了网络购物的主力军，大学生这一市场成为各大电商竞相争夺的对象。

大学生群

体成为了众多电子营销商家的目标群体。

作为一个巨大的潜在目标群体，他们的行

为方式对于电子商务商家来说是至关重要的。

从大学生的角度对影响顾客网上购物行为的影响因素进行实证分析，分析出影

响大学生网络购物行为的因素，以求为企业发展大学生市场给出一些有针对性的建

议，增强企业的竞争力。

可见，对影响进行大学生网上购物消费行为的因素进行研

究是非常有必要并且非常有意义的。

大学生商品价格的关注度更高，在大多数条件

都相同的情况下，平均价格低于市场价格的网上商品更加吸引大学生们的注意，易

满足大学生对商品物美价廉的需求。

为进一步研究大学生购物行为和网购市场的发

展提供参考。

二、理论基础

主要采用了散点图、饼图、相关性分析、线性回归分析（一元）等方法解决问

题，而用到的SPSS主要预测模型只有线性回归模型。

SPSS主要的预测模型有：

指数

平滑模型、ARIMA模型、线性回归模型、非线性回归模型、Logistic回归模型、对

数线性模型、广义线性模型、混合线性模型等。

回归分析的基本原理:

一元线性回

归需要满足的条件：

满足条件：

（1）E（）=0；

（2）D（i）=σ；（3）Cov（i,

j）=0,i

≠j;（4）Cov（i,j）=0。

条件

（1）表示平均干扰为0；条件

（2）表示随机干

扰项等方差；条件（3）表示随机干扰项不存在序列相关；条件（4）表示干扰项与

解释变量无关。

在假定条件（4）成立的情况下，随机变量y～N（a+bx，σ

2）。

一般

情况下，ε～N（0，σ

）。

多元线性回归模型必须满足如下的条件：

第一、有正确的

期望函数。

即在线性回归模型中没有遗漏任何重要的解释变量，也没有包含任何多

余的解释变量。

第二、被解释变量等于期望函数与随机干扰项之和。

第三、随机干

扰项独立于期望函数。

即回归模型中的所有解释变量与随机干扰项不相关。

第四、

解释变量矩阵X是非随机矩阵，且其秩为列满秩的。

三、解决问题

数据来源：

大学生网购情况调查问卷记录分析（数据来自网络）

有无

网购

经历

家庭

住址

每月

可支

配收

入

每月

网购

频率

了解

网购

途径

网购

内容

喜欢

何种

促销

影响

网购

的因

素

对网

站推

荐的

态度

经常

光顾

网站

序号

年级性别网龄

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图表1变量视图

图表2数据视图

（一）性别、年级特征对网购频率的影响

性别

频率百分比有效百分比累积百分比

男1238.738.738.7

有效女1961.361.3100.0

合计31100.0100.0

年级

频率百分比有效百分比累积百分比

大二722.622.622.6

大三1548.448.471.0

有效大四39.79.780.6

大一619.419.4100.0

合计31100.0100.0

由图表可知大学生中主要参与网络购物的是大二、大三的学生，大一的学生由

于刚刚进入大学，可能对于互联网媒体并不是很了解，而大四学生都有自己的研究

课题所以在网购这方面没有多少精力。

并且女生占较多数，与女生课余活动较少有

一定的关系。

（二）相关性分析：

选择变量每月网购频率次数和网龄，探究网购频率和网龄之间

的相关性，相关系数选择Pearson系数，显著性检验选择双侧检验，得出如下结果：