在本研究中，利用SPSS13.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)數(shù)據(jù)分析時(shí)，在應(yīng)用描述統(tǒng)計(jì)方法的基礎(chǔ)上，對(duì)問(wèn)卷的效度和信度進(jìn)行了分析，然后采用統(tǒng)計(jì)分析方法當(dāng)中的t檢驗(yàn)、相關(guān)分析、交叉列聯(lián)表、因子分析法、聚類分析法等統(tǒng)計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了綜合分析。

4.2.1　效度分析

效度是指測(cè)量工具或手段能夠準(zhǔn)確測(cè)出所需測(cè)量的事物的程度，是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo)。根據(jù)美國(guó)心理學(xué)會(huì)1974年出版的《教育與心理測(cè)量的標(biāo)準(zhǔn)》（Standards for Educational and Psychological Tests）一書，效度分析包括內(nèi)容效度（Content Validity）、效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度（Criterion-related Validity）和結(jié)構(gòu)效度^⑴（Construct Validity）分析。

內(nèi)容效度是一種從內(nèi)容、意義上進(jìn)行判斷的效度，是指量表的測(cè)量項(xiàng)目與測(cè)量目的的符合程度。內(nèi)容效度的判斷方法是看量表是否可以真正測(cè)量到研究者所要測(cè)量的變量，以及量表是否涵蓋了所要測(cè)量的變量，一般通過(guò)使用專家意見(jiàn)法來(lái)進(jìn)行內(nèi)容效度的判斷。

效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度是指對(duì)于一個(gè)量表，在有其他外部基準(zhǔn)（效標(biāo)）存在的情況下，根據(jù)二者的相關(guān)性來(lái)確定其效度。根據(jù)測(cè)量工具所具有的預(yù)測(cè)能力，效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度可以分為同時(shí)效度與預(yù)測(cè)效度兩類。

結(jié)構(gòu)效度也稱建構(gòu)效度，是一種極為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男Ф闰?yàn)定方法，是指一個(gè)量表在多大程度上正確地驗(yàn)證了編制量表的理論構(gòu)想。結(jié)構(gòu)效度可以分為收斂效度（Convergent Validity）和區(qū)別效度（Discriminate Validity）兩種。收斂效度是指測(cè)量同一概念不同題項(xiàng)之間應(yīng)該具有顯著的相關(guān)性，區(qū)別效度是指測(cè)量不同概念的題項(xiàng)之間的不應(yīng)該具有顯著的相關(guān)性。

Kerlinger（1985）提出三種衡量結(jié)構(gòu)效度的方法：（1）個(gè)別項(xiàng)目分?jǐn)?shù)和總分的相關(guān)系數(shù)。當(dāng)每一個(gè)個(gè)別項(xiàng)目與總分的相關(guān)系數(shù)顯著時(shí)，說(shuō)明該量表具有良好的結(jié)構(gòu)效度；而當(dāng)個(gè)別項(xiàng)目與總分的相關(guān)系數(shù)不顯著時(shí)，則應(yīng)當(dāng)將個(gè)別項(xiàng)目刪除。（2）因子分析法。即同一緯度中，因子載荷值越大，表示收斂效度越高；每一個(gè)測(cè)量項(xiàng)目只能在其所屬緯度中出現(xiàn)一個(gè)大于標(biāo)準(zhǔn)以上的因子載荷值，符合這個(gè)條件的項(xiàng)目越多，則量表的區(qū)別效度越高。（3）其他相關(guān)方法。

4.2.2　信度分析

信度（也稱為可靠度）是調(diào)查獲得數(shù)據(jù)的可信度或穩(wěn)定性，也就是衡量工具的正確性或精確性（Kerlinger,1982）。所以信度是指測(cè)量的一致性程度，并不涉及測(cè)量所得是否正確，只關(guān)心測(cè)驗(yàn)本身是否穩(wěn)定、所得結(jié)果是否可靠；換句話說(shuō)，信度并不是效度的保證，但高信度是有效度調(diào)查的基本條件，如果沒(méi)有信度，調(diào)查也就沒(méi)有效度可言。

對(duì)于由多重項(xiàng)目構(gòu)成的測(cè)試量表，最常用的可靠性系數(shù)是內(nèi)部一致性系數(shù)（Cronbach a）^⑴。一般來(lái)講，對(duì)于一份問(wèn)卷，其信度達(dá)到0.8以上才算好。Nunnally（1978）指出，在基礎(chǔ)的研究中，信度至少應(yīng)達(dá)到0.8才可接受，在探索性研究中，信度只需達(dá)到0.7就可接受。Wortzetl（1979）認(rèn)為Cronbach α系數(shù)信度介于0.7至0.98之間，都可算是高信度值，但如果低于0.35，則必須予以拒絕。凌文輇、方俐洛（2003）認(rèn)為一般的量表達(dá)到0.8以上時(shí)，就認(rèn)為是相當(dāng)好，信度達(dá)到0.7以上認(rèn)為是較好，0.6以上為可接受的信度。本研究作為一項(xiàng)探索性研究，選擇0.6作為判斷構(gòu)造變量度量的內(nèi)在一致性是否合格的標(biāo)準(zhǔn)。

4.2.3　聚類分析

聚類分析（Cluster Analysis）又叫群分析或者簇分析，是直接比較各事物之間的性質(zhì)，將性質(zhì)相近的歸為一類，將性質(zhì)差別較大的歸入不同的類，以使同一類中的事物具有較高度的同質(zhì)性，不同類中的事物具有較高度的異質(zhì)性。本研究使用兩步聚類法（Two Step Cluster）和快速聚類法（K-means Cluster）對(duì)調(diào)查樣本進(jìn)行分析。

4.2.4　描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)是用來(lái)描述樣本分配的集中及離散狀態(tài)的一類方法的綜合。描述性統(tǒng)計(jì)從數(shù)據(jù)的基本特征、分布以及隨機(jī)變量間的關(guān)聯(lián)出發(fā)，通過(guò)計(jì)算和反映統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、變異、分布等特征，勾勒出數(shù)據(jù)的輪廓。本研究利用次數(shù)分布、均值等方法了解樣本各項(xiàng)因素的分布狀況。

4.2.5　交叉列聯(lián)表

交叉列聯(lián)表（Cross-Tables）是由兩個(gè)以上的變量進(jìn)行交叉分類的頻數(shù)分布表。通過(guò)交叉列聯(lián)表可以清楚表現(xiàn)兩個(gè)變量之間的相互關(guān)系。本研究利用交叉列聯(lián)表、卡方檢驗(yàn)進(jìn)行變量獨(dú)立性檢驗(yàn)以及對(duì)細(xì)分市場(chǎng)進(jìn)行特征分析。

4.2.6　相關(guān)分析

對(duì)不同變量進(jìn)行相關(guān)分析是為了了解各變量之間的相關(guān)程度以及相關(guān)方向。在分析中，相關(guān)系數(shù)越大表示變量間的相關(guān)程度越大；當(dāng)相關(guān)系數(shù)為正時(shí)，表示變量間存在正相關(guān)關(guān)系，當(dāng)相關(guān)系數(shù)為負(fù)時(shí)，則表面變量間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。本研究利用SPSS13.0中的Correlate選項(xiàng)完成相關(guān)分析。

相關(guān)分析的主要目的是研究變量之間的密切程度，以及根據(jù)樣本的資料推斷總體是否相關(guān)^⑴，此次分析利用相關(guān)分析進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，以顯著性水平5%為標(biāo)準(zhǔn)來(lái)判斷各檢驗(yàn)項(xiàng)目相關(guān)程度。

4.2.7　因子分析法

因子分析（Factor Analysis）是從研究相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合變量的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。因子分析是基于信息損失最小化而提出的一種非常有效的方法，主要用于有較多的研究變量且各獨(dú)立變量之間具有高度相關(guān)性時(shí)，它能夠把眾多的指標(biāo)綜合成為較少的幾個(gè)指標(biāo)，這些指標(biāo)即因子指標(biāo)。因子的特點(diǎn)是：第一，因子變量的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于原始變量的個(gè)數(shù)；第二，因子變量并非原始變量的簡(jiǎn)單取舍，而是一種新的綜合；第三，因子變量之間沒(méi)有線性關(guān)系；第四，因子變量具有明確的解釋性，可以最大限度地發(fā)揮專業(yè)分析的作用。本研究利用因子分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)的效度分析，并采用Zaltman和Burger（1975）提到的因子分析結(jié)果具備的標(biāo)準(zhǔn)：所選擇因子的特征值大于1，各因素所包含的變量的旋轉(zhuǎn)后的因子載荷大于0.3，因子解釋總變異量大于40%，每一個(gè)變量的因子載荷只能在一個(gè)因素下顯著。

4.2.8　t檢驗(yàn)

t檢驗(yàn)由英格蘭化學(xué)家Gosset W.S.（1908）提出，用來(lái)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)試樣測(cè)定結(jié)果的平均值與標(biāo)準(zhǔn)值之間是否有顯著差異。本研究利用t檢驗(yàn)根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對(duì)來(lái)自兩個(gè)獨(dú)立樣本的均值是否有顯著差異進(jìn)行推斷。

4.2.9　單因子方差分析

單因子方差分析是將一組數(shù)據(jù)所發(fā)生的總方差，依可能發(fā)生差異的來(lái)源分割為多個(gè)部分，亦即每一部分均可歸因于某原因。測(cè)量這些不同的差異來(lái)源，可了解各種差異是否有顯著性。若存在顯著差異，則表示某差異來(lái)源對(duì)特定研究具有顯著的影響作用。本研究在利用單因子方差分析時(shí)，利用事后多重比較法以及均值圖分析各個(gè)分類的差異。

4.2.10　回歸分析

回歸分析是在尋求因變量與自變量之間關(guān)系的數(shù)學(xué)方程式，并根據(jù)一些相關(guān)理論建立預(yù)測(cè)模型，進(jìn)而討論統(tǒng)計(jì)結(jié)果。當(dāng)回歸方差除以總方差所得之比，即判定系數(shù)（R²）愈接近于1時(shí)，表示回歸關(guān)系愈強(qiáng)、回歸模型解釋能力愈高；當(dāng)回歸均方除以殘差均方所得之比，也就是F統(tǒng)計(jì)量愈大時(shí)，表示其解釋能力愈高。本研究利用一元線性回歸分析不同結(jié)構(gòu)組成因子的關(guān)系。