时尚奢侈品的冲动购买意愿影响因素分析.docx
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时尚奢侈品的冲动购买意愿影响因素分析
一、信度检验和效度检验
（一）信度检验
分析各个维度和总量的信度后，将它们列出一个表格，其中B、C1、C3、C4、C5、总量维度的a信度系数都大于0.7，说明这些量表信度较好。
C2的信度明显小于0.7，说明C2的项目不合适，要舍去一些项目。
经过把C2问题中的4个项目组合测试，仅有项目1、2组合的信度大于0.7，信度为0.71。
因此可以把C2问题中的项目3、4舍去。
表1信度检验
B
C1
C2
C3
C4
C5
总量
α信度系数
0.787
0.897
0.690
0.826
0.863
0.863
0.900
（二）效度检验
（1）原问卷效度检验
表2效度检验
Kaiser-Meyer-Olkin度量值
0.869
Bartlett的球形度检验
近似卡方
3126.423
df
300
Sig.
0.000
KMO值为0.869，大于0.7，因此原问卷结构效度良好
（2）舍去C2Q3、C2Q4的问卷效度检验
表3舍去C2Q3、C2Q4效度检验
Kaiser-Meyer-Olkin度量值
0.871
Bartlett的球形度检验
近似卡方
2834.747
df
253
Sig.
0.000
舍去C2Q3、C2Q4后问卷的KMO值为0.871，大于0.7，该情况下结构效度良好。
与原问卷效度检验的KMO值比较，原问卷的KMO值较小，因此舍去C2Q3、C2Q4后的问卷结构效度更好。
综合效度和信度检验结果，问卷做出以下调整，舍去C2问题中的项目3、4，即舍去C2Q3、C2Q4为最优问卷。
后续分析将建立在此最优问卷上。
二、样本特征分析：
（一）超7成的被调查者为独生子女
图1独生女子分布
被调查者中，168人是独生子女，占被调查者的71.79%；非独生子女的66人，占28.21%。
超7成的被调查者是独生子女。
2、被调查者学历普遍为本科及以上
图2学历分布
从上图中可以看出：
被调查者中，本科及学历占85.90%，硕士及硕士以上的占10.26%。
大专及以下的占3.84%。
超9成的被调查者学历在本科及以上。
3、20-29岁的年轻成年人是这次样本的主要人群
图3年龄分布
样本人群中，20-29岁的有198人，占84.62%；20岁以下的有31人，占13.25%；30-39岁的占2.14%。
样本人群年龄主要集中在20-29岁，年轻的成年人是这次样本的主要人群。
三、描述性分析：
（一）大多数人比较了解奢侈品品牌，但经常购买的仅有极少数。
1、半数以上的人知道4个及以上的奢侈品品牌
图4奢侈品了解程度
此次，被调查总人数为234个，其中能说出9个以上奢侈品品牌的有55个，占总被调查者的23.50%；说出7-9个以上32人，占13.68%；说出4-6个的56人，占23.93%；说出奢侈品品牌数少于3个的74人，占31.62%；17个人表示知道奢侈品品牌，占7.26%。
半数以上人可以说出4个及4个以上的奢侈品品牌，因此大众对奢侈品品牌了解程度还是比较高的。
2、仅1.28PP的人会经常购买奢侈品
图6奢侈品购买频率
被调查者表示：
从不购买奢侈品的占43.59%，极少购买的占32.48%。
偶尔狗毛的占17.52%，有时购买的占5.13%，经常购买的仅占1.28%。
（二）微信朋友圈的使用频率高
被访者中，经常使用微信朋友圈的占63.68%；有时使用的占15.81%；偶尔使用的占11.54%；极少使用的占8.97%。
朋友圈使用频率较高的总占了被访者的近8成。
图7微信朋友圈使用频率
四、单因素方差分析
（一）独生子女与冲动购买意愿单因素方差检验
总体方差差异检验原假设H0：
是否独生子女在冲动购买意愿上的总体方差无显著性差异。
表4方差齐性检验
是否是独生子女在冲动购买意愿上的方差齐性检验值为0.066，概率P值为0.797.大于显著性水平0.05，不应拒绝原假设，因此，认为是否独生子女在冲动购买意愿上的总体方差无显著性差异，满足方差分析前提要求。
单因素方差分析原假设H0：
是否独生子女在冲动购买意愿上无显著性差异。
表5是否独生子女对冲动购买意愿的单因素方差分析
F统计量为0.006，对应P值为0.941，大于显著性水平0.05，因此接受原假设，认为是否独生子女对冲动购买意愿不产生显著影响。
（二）冲动特质高低与冲动购买意愿单因素方差检验
总体方差差异检验原假设H0：
冲动特质高低在冲动购买意愿上的总体方差无显著性差异。
表6方差齐性检验
冲动特质高低在冲动购买意愿上的方差齐性检验值为3.433，概率P值为0.054.大于显著性水平0.05，不应拒绝原假设，因此，认为冲动特质高低在冲动购买意愿上的总体方差无显著性差异，满足方差分析前提要求。
单因素方差分析原假设H0：
冲动特质高低在冲动购买意愿上无显著性差异。
表7冲动特质高低对冲动购买意愿的单因素方差分析
F统计量为31.777，对应P值为0.000，小于显著性水平0.05，因此拒绝原假设，认为冲动特质高低对冲动购买意愿有显著影响。
五、协方差分析
自变量-------因变量（分享热度、参考群体------冲动购买意愿）
（一）分享热度对冲动购买意愿的影响分析
1、分享热度对冲动购买意愿的影响分析（单因素方差分析、协方差分析）
方差齐性检验原假设
：
是否独生子女在冲动购买意愿上总体方差无显著性差异。
表8方差齐性检验
是否是独生子女在冲动购买意愿上的方差齐性检验值为0.815，概率P值为0.635，大于显著性水平0.05，不应拒绝原假设，因此，认为是否独生子女在冲动购买意愿上的总体方差无显著性差异，满足方差分析前提要求。
方差分析检验原假设
：
不同分享热度下冲动购买意愿无显著性差异
表9分享热度对冲动购买意愿方差分析
自变量C1分享热度的F统计量值为1.225，对应P值为0.258，大于显著性水平0.05，即不同分享热度下冲动购买意愿无显著性影响
2、独生子女对“分享热度与冲动购买意愿”模型调节效果检验
协方差分析检验原假设
：
独生子女对不同分享热度下冲动购买意愿无显著性差异。
表10独生子女对“分享热度与冲动购买意愿”协方差分析
在该模型中：
协变量“D1”的F值为0.841，对应概率值为0.360，说明“是否独生子女”对“冲动购买意愿”未产生显著的影响。
自变量变量“C1”的F值为1.447，对应概率值为0.154，说明“分享热度”对“冲动购买意愿”未产生显著的影响。
“C1D1”的对应P值为0.199，大于显著性水平0.05，即说明不同的“分享热度与是否独生子女的交互项”对“冲动购买意愿”未产生显著的影响。
该结果告诉我们，是否独生子女对分享热度与冲动购买意愿的模型未产生调节效果。
协方差分析检验原假设
：
冲动特质对不同分享热度下冲动购买意愿无显著性差异。
表11冲动特质对“分享热度与冲动购买意愿”协方差分析
在该模型中：
调节变量“冲动特质”的F值为26.008，对应概率值为0.000，说明冲动特质高低对冲动购买意愿产生显著的影响。
自变量变量“C1”的F值为0.953，对应概率值为0.490，说明“冲动特质”对“冲动购买意愿”未产生显著的影响。
“分享热度和冲动特质的交互项”的对应P值为0.270，大于显著性水平0.05，即说明不同的“分享热度与是冲动特质的交互项”对“冲动购买意愿”未产生显著的影响。
该结果告诉我们，是冲动特质对分享热度与冲动购买意愿的模型未产生调节效果。
结论1：
不同的分享热度下冲动购买意愿无显著性影响。
结论2：
独生子女对“分享热度与冲动购买意愿”模型无调节效应。
结论3：
冲动特质对“分享热度与冲动购买意愿”模型无调节效果。
（二）参考人群对冲动购买意愿的影响分析
1、参考群体对冲动购买意愿的影响分析（单因素方差分析、协方差分析）
表12参考群体对冲动购买意愿影响分析
自变量C2分享热度的F统计量值为2.400，对应P值为0.017，小于显著性水平0.05，即不同参考群体对冲动购买意愿有显著性影响。
2、独生子女对“参考群体与冲动购买意愿”模型调节效果检验
表13独生子女对“参考群体与冲动购买意愿”协方差分析
在该模型中：
、
调节变量“D1”的F值为1.081，对应概率值为0.300，说明“是否独生子女”对“冲动购买意愿”未产生显著的影响。
自变量“C2”的F值为0.548，对应概率值为0.797，说明“参考人群”对“冲动购买意愿”未产生显著的影响。
“C2D1”的对应P值为0.429，大于显著性水平0.05，即说明不同的“参考人群与是否独生子女的交互项”对“冲动购买意愿”未产生显著的影响。
该结果告诉我们，是否独生子女对参考群体与冲动购买意愿的模型未产生调节效果。
表14冲动特质对“参考群体与冲动购买意愿”协方差分析
在该模型中：
、
调节变量“冲动特质”的F值为16.898，对应概率值为0.000，说明“冲动特质”对“冲动购买意愿”产生显著的影响。
自变量“C2”的F值为2.425，对应概率值为0.021，说明“参考人群”对“冲动购买意愿”产生显著的影响。
“C2冲动特质”的对应P值为0.023，小于显著性水平0.05，即说明不同的“参考人群与冲动特质的交互项”对“冲动购买意愿”产生显著的影响。
该结果告诉我们，冲动特质对参考群体与冲动购买意愿的模型产生调节效果。
结论4：
不同的参考群体下冲动购买意愿有显著性影响。
结论5：
独生子女对“参考群体与冲动购买意愿”模型无调节效应。
结论6：
冲动特质对“参考群体与冲动购买意愿”模型无调节效果。
模型优化：
自变量（参考群体）调节变量（冲动特质）
因变量（冲动购买意愿）中介变量（需求强化、潮流感知）
六、回归分析
表15相关系数表
参考群体与冲动购买意愿的简单相关系数为0.244，说明两者之间存在弱相关。
其相关系数检验的概率P值为0.000.因此，当显著性水平为0.05或0.01时，都应该拒绝相关系数检验的原假设，即认为两总体不是零相关的。
七、回归分析
设回归模型设自变量为X，中介变量潮流感知为M1、需求强化为M2，调节变量冲动特质为M3，因变量为Y。
表16拟合优度表
通过观察判定系数0.288，拟合优度较低。
表17模型检验表
由回归方程显著性检验的概率为0，小于显著性水平0.05，则认为系数不同时为0，自变量、调节变量、因变量的线性关系是显著的，可建立线性方程。
表18回归系数表
由系数表知，观察回归系数显著性检验中的概率值，如果显著性水平为0.05，常数项系数、自变量系数、调节变量与自变量交互项系数均小于显著性水平，所以该模型是显著的，可以建立线性回归。
X与M1：
表19X与M1拟合优度表
通过观察判定系数0.134，拟合优度较低。
表20X与M1模型检验表
由回归方程显著性检验的概率为0，小于显著性水平0.05，则认为系数不同时为0，中介变量M1潮流感知与自变量参考群体的线性关系是显著的，可建立线性方程。
表21X与M1回归系数表
由系数表知，观察回归系数显著性检验中的概率值，如果显著性水平为0.05，常数项系数、自变量系数变量均小于显著性水平，所以该模型是显著的，可以建立线性回归。
X与M2：
C2\C4
表22X与M2拟合优度表
通过观察判定系数0.089，拟合优度较低。
表23X与M2模型检验表
由回归方程显著性检验的概率为0，小于显著性水平0.05，则认为系数不同时为0，中
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