第五章 结果分析
5.1 样本分析
本次问卷调查经过预试后，共发放问卷总数450份，回收并且挑选得到有效的填写问卷有386份，有效问卷的回收率是85.78%.386份问卷都是经过严格的筛选之后符合问卷的完整性、真实性和科学性，同时也保证问卷的数据有一定的代表性。对所获得的数据进行描述统计分析，得到抽取样本的人口的统计分布状况，具有以下特征：
（1）性别
调查样本中，男性是179人，女性是207人。男女比例分别为46.4%和53.6%,调查样本女性的人数略大于男性人数，但是总体而言，样本的男女比例还是较为均衡，该调查样本可以做接下来的数据分析。
（2）职业
在调查样本的职业上，由于样本选择的地点在天津地区的学校，所以学生是本次调查研究的主要参考群体。选择学生样本是因为学生具备一定程度的消费能力，是本文选择实验产品品牌的消费群体的重要组成部分，对本文研究内容具有较强的说服力。
（3）年龄
在调查样本的年龄方面，以18到26岁的样本居多，考虑到样本的职业均为学生，这个年龄分布在合理范围之内。即本次的调查对象都是消费者群体，他们的消费者理念符合现代文化观念和消费特征。
（4）学历
在调查样本的学历方面，大学本科学历占据绝对的比例，另外有33.7%是研究生学历，在这样的一个高学历的调查群体中，一是他们拥有独立思考和判断的能力，题项的回答更加具有科学性和代表性，二是对于文化和品牌的关注度较高，关于文化认同、认同融合的变量的含义有更加独特的理解，三是群体之间的交流更多，例如微信和微博，在学生中更加容易出现口碑传播的现象。但是相应的也会有一定的局限性，在本文的结尾会提及。
（5）问卷填写者使用的手机品牌以及使用时间
所有的问卷调查者的信息中要求填写当前使用手机的品牌和已经使用的时间。汇总所有调查者数据共有14个品牌的样本出现：比例最多是苹果，其次是三星和小米。对于填写者手机的使用时间进行分类，为一年以内，一年至两年，以及两年以上。参加问卷调查的填写者使用手机平均时间为一年，介于1个月到4.33年。
5.2 数据分析的方法
对于获得的填写者实际有效问卷中，区分不同的品牌犯错情景，有182份问卷属于损害顾客直接利益的情景，其余204份属于损害顾客间接利益的情景。将问卷数据输入SPSS19.0统计软件，进行统计描述和以下分析。
（1）信度分析，信度具体是指衡量量表工具的稳定程度、一致程度、可信赖程度和精确程度。对于调查问卷中描述同一变量的题项，只有当测得的所有题项分值结果相同或者相近的时候，变量的度量才能够被认为是可信赖的，能够完成进一步分析。
本次研究的信度分析的检验标准采取较为普遍的 Cronbach's A 一致性系数，统计学理论通常认为 Cronbach's A 一致性系数的最小标准为 0.70.
（2）效度分析，效度具体是指衡量量表工具能否真正意义上准确测量出文章作者想要衡量变量的程度。一般将效度分为三个分效度，内容效度、建构效度和准则效度。内容效度测量量表涵盖研究主题的程度，准则效度衡量量表的内容是否具有预测或者估计的能力，由于本文所采用的量表均来自国内外学者的研究成果，内容效度和准则效度不需要进行进一步验证，所以本研究中构建效度成为最重要和最值得分析的效度指标。使用因子分析中的主成分分析方法对变量的构建效度进行测量，并且利用 KMO 数值和 Bartelett 检验的结果，以确定调查数据是否适合做因子分析以及体现出量表某些结构与测值之间的对应程度。
（3）相关分析，相关分析用于测量变量间的正负关系程度，相关系数通常是指统计软件默认的 Pearson 系数，描述两个变量间存在的线性关系的显着程度和方向的定量统计量。相关分析可以确定两个变量之间是否存在线性关系，但是没有办法明确两个变量谁是原因，谁是结果。在本次的研究中，具体有文化认同、认同融合、消费道德、品牌免疫力、重新购买意愿和负面口碑两两之间的相关分析。
（4）多元回归分析，多元是指多个自变量，回归分析是指最优组合自变量建立回归方程以便准确预测因变量的相互关联程度的分析，基于多元回归分析得到的最优回归方程，可以判断哪些自变量是致使因变量发生变化的关键变量，以及这些自变量导致变化的大小和方向。
本研究中，以文化认同和认同融合作为自变量，假设消费道德为控制其他变量，品牌免疫力、重新购买意愿和负面口碑作为解释消费者心理和行为的因变量，他们的数值会根据文化认同和认同融合的程度的改变而变化。
5.3 信度与效度分析
首先，由于认同融合、文化认同、品牌免疫力、重新购买意愿和负面口碑均采用多个题项进行测量，本研究中将这些变量的测量结果平均值处理，变量平均值后必然出现小数的情况。在损害顾客直接利益的品牌犯错与损害顾客间接利益的品牌犯错两组中（见表5-2和表5-3），他们的认同融合和文化认同接近，损害顾客直接利益的品牌犯错中，认同融合和文化认同相差0.053,损害顾客间接利益的品牌犯错中，认同融合和文化认同相差0.030.并且两类品牌犯错测得的认同融合、文化认同品牌免疫力、重新购买意愿、负面口碑等变量的均值都大于平均值3.5,说明被访问者对品牌背后的文化存在文化认同和认同融合，以及消费者存在可测的品牌免疫力、重新购买意愿和负面口碑。
在对问卷得到的数据进行分析之前，为了确保测量和结论的质量，必须考察问卷的信度，问卷的信度分析考察问卷的可靠性，本次信度分析中使用Cronbach'sA一致性系数，也就是α 系数来验证问卷信度。α 系数非常适合同质性检验，分析所得的数值足以判断每个变量中各个题项是否测量相近甚至相同的特征。根据数据结果（表5-4和表5-6）显示，本文所有变量的Cronbach's A一致性系数都超过了0.8,六个变量的组合信度在0.845和0.958之间，超过最基本的标准水平0.70,证明本实验采用的量表达到较好的内部一致性。
由于量表参考已有国内外学者的研究成果，因此内容效度和准则效度不需要检验，只须验证量表的构建效度。采用探索性因子分析对本文的多个变量进行建构效度的检验。在进行因子分析之前，进行Bartelett球体检验和KMO样本测度，用来检验各个题项之间是否有相关性。只有当题项间相关性较高的时候，数据才能进行下一步的因子分析。结果发现他们的KMO为0.833,说明所获得的数据很适合做因子分析，Bartelett's Test中χ2统计值的显着性概率（Sig值）为0.000,数值小于0.01,说明数据来自正态分布总体，适合进一步因子分析。
研究变量之题项的标准化因子负载都在0.801和0.980之间，超过最低标准值0.7,说明本文所采用的题项能够较为准确地概括和解释各变量的信息。测得变量的AVE值在0.691和0.796之间，超过判别的最低标准值0.5,标准化因子负载和AVE的值证明本研究中所用的量表均具有较好的收敛效度，具体见表5-4和表5-6.
为了验证量表是否具有判别效度，需要获得两两变量间的相关系数，相关系数作为统计软件测得的衡量两个变量间线性相关的指标。本文采用最为普遍的Pearson 相关分析方式，得到可靠的相关系数（表 5-5 和表 5-7），进而与上表中变量 AVE 的平方根值相比大小，评价量表的判别效度。
本次损害顾客直接利益的品牌犯错情境中，所有变量与其他变量之间的相关系数值小于其变量 AVE 的平方根值，符合判别效度的标准，说明本研究使用的量表具有可靠的判别效度。
损害顾客间接利益的品牌犯错情境中，所有变量与其他变量之间的相关系数值小于其变量 AVE 的平方根值，符合判别效度的标准，说明本研究使用的量表具有可靠的判别效度。
综合上述表5-4、表5-5、表5-6和表5-7的数据，证明本研究采用的量表信度与效度良好。
5.4 假设检验
使用多元回归分析进行本次的假设验证，多元线性回归是由多个自变量的最优组合共同预测或者估计一个因变量，预测或者估计的结果更加有效。本研究中分别将验证框架放在损害消费者直接利益的品牌犯错情景和损害消费者间接利益的品牌犯错情景中，以文化认同、认同融合作为自变量，消费道德作为协变量，品牌免疫力、重新购买意愿和负面口碑作为自变量，完成假设框架的回归分析。在运用统计软件进行多元回归分析后，得到本文假设验证的结果如表5-6和表5-7所示。
在损害消费者直接利益的品牌犯错情景中（见表5-6所示），在品牌免疫力的解释模型中，只有文化认同变量作为唯一的自变量时，判定系数R2的值只有0.046,F统计值的显着性概率大于0.1.在加入认同融合变量后，判定系数R2的值明显增大达到0.077,增加0.031,判定系数显着提高，F统计值的显着性概率小于0.1.在加入文化认同和认同融合交叉作用的变量后，判定系数R2的值为0.071,减少0.006,判定系数小幅度降低，F统计值的显着性概率小于0.1.表中单纯考虑文化认同和认同融合的作用时，文化认同的β值为0.080,认同融合β值为0.269,文化认同和认同融合对消费者的品牌免疫力都有一定的影响作用，而综合考虑文化认同和认同融合的作用时，文化认同的β值为0.009,认同融合β值为0.250,认同融合和两者的交互作用的β值为0.050,只有认同融合对消费者的品牌免疫力有较显着的影响。证实假设1a,认同融合在损害消费者直接利益的品牌犯错中对消费者品牌免疫力起到显着的作用，当消费者的认同融合程度高的时候，表现出对品牌的免疫力更大，假设1b不成立。
在重复购买意愿的解释模型中，只有文化认同变量作为唯一的自变量时，判定系数R2的值只有0.022,F统计值的显着性概率大于0.1.在加入认同融合变量后，判定系数R2的值明显增大达到0.232,增加0.110,F统计值的显着性概率小于0.001.
在加入文化认同和认同融合交叉作用的变量后，判定系数R2的值增加达到0.237,判定系数有一定的增加，F统计值的显着性概率依旧小于0.001.表中单纯考虑文化认同和认同融合的作用时，文化认同的β值为0.391,认同融合β值为0.905,文化认同和认同融合对消费者的重复购买意愿都有一定的影响作用，而综合考虑文化认同和认同融合的作用时，文化认同的β值为0.298,认同融合β值为0.808,认同融合和两者的交互作用的β值为0.047,对消费者的重复购买意愿没有显着的影响。文化认同和认同融合在损害消费者直接利益的品牌犯错中都对消费者重复购买意愿起到显着的作用，并且根据β值，认同融合对于消费者重复购买意愿起到的作用更为显着。即当消费者的认同融合程度高的时候，或者当消费者的文化认同程度高的时候，更加容易表现出对品牌的重复购买意愿，在损害消费者直接利益的品牌犯错情景中支持假设二。
在负面口碑的解释模型中，只有文化认同变量作为唯一的自变量时，判定系数R2的值只有0.032,F统计值的显着性概率大于0.1.在加入认同融合变量后，判定系数R2的值明显增大到0.093,增加0.061,F统计值的显着性概率小于0.01.在加入文化认同和认同融合交叉作用的变量后，判定系数R2的值增大到0.114,判定系数增加幅度有限，F统计值的显着性概率仍然小于0.01.表中单纯考虑文化认同和认同融合的作用时，文化认同的β值为0.395,认同融合β值为0.409,文化认同和认同融合对消费者的负面口碑都有显着的影响作用，而综合考虑文化认同和认同融合的作用时，文化认同的β值为0.232,认同融合β值为0.286,认同融合和两者的交互作用的β值为0.178,交互作用对消费者的负面口碑没有显着的影响。
文化认同和认同融合在损害消费者直接利益的品牌犯错中都对负面口碑起到显着的作用，并且根据β值，认同融合对于消费者负面口碑起到的作用更为显着。即当消费者的认同融合程度高的时候，或者当消费者的文化认同程度高的时候，相应的会减少对品牌过错的负面口碑，在损害消费者直接利益的品牌犯错情景中支持假设三。
根据图5-1中不同前测变量下R2值的变化可知，单单只有文化认同作为前测变量的时候，因变量品牌免疫力、负面口碑和重复购买意愿的回归方程都不显着，而将认同融合和文化认同同时作为前测变量，因变量品牌免疫力、负面口碑和重复购买意愿的回归方程都显着，最后考虑认同融合、文化认同以及认同融合和文化认同的三者共同作用作为前测变量，因变量品牌免疫力、负面口碑和重复购买意愿的回归方程的R2值没有明显的提高。
在损害消费者间接利益的品牌犯错情景中（见表5-7所示），在品牌免疫力的解释模型中，只有文化认同变量作为唯一的自变量时，判定系数R2值只有0.040,F统计值的显着性概率大于0.1.在加入认同融合变量后，判定系数R2值明显增大达到0.067,增加0.027,判定系数显着提高，F统计值的显着性概率小于0.1.在加入文化认同和认同融合交叉作用的变量后，判定系数R2值为0.062,降低0.05,判定系数略微降低，F统计值的显着性概率小于0.1.表中单纯考虑文化认同和认同融合的作用时，文化认同的β值为0.012,认同融合的β值为0.225,只有认同融合对消费者的品牌免疫力都有一定的影响作用。在综合考虑文化认同和认同融合的作用时，文化认同的β值为0.002,认同融合的β值为0.290,认同融合和两者的交互作用的β值为0.090,交互作用对消费者的品牌免疫力没有影响，只有认同融合对消费者的品牌免疫力都有显着的作用。证实假设1a,认同融合在损害消费者间接利益的品牌犯错中对消费者品牌免疫力起到显着的作用，当消费者的认同融合程度高的时候，表现出对品牌的免疫力更大，假设1b不成立。
在重复购买意愿的解释模型中，只有文化认同变量作为唯一的自变量时，判定系数R2的值只有0.020,F统计值的显着性概率大于0.1.在加入认同融合变量后，判定系数R2的值明显增大到0.234,增加了0.214,F统计值的显着性概率小于0.001.
在加入文化认同和认同融合交叉作用的变量后，判定系数R2的值为0.239, 判定系数没有显着的增大，F统计值的显着性概率依旧小于0.001.表中单纯考虑文化认同和认同融合的作用时，文化认同的β值为0.277,认同融合的β值为0.887,文化认同和认同融合对消费者的重复购买意愿都有一定的影响作用，但是相对的认同融合的影响成分要较大些。而综合考虑文化认同和认同融合的作用时，文化认同的β值为0.289,认同融合的β值为0.635,认同融合和两者的交互作用的β值为0.044,交互作用对消费者的重复购买意愿没有显着的影响。文化认同和认同融合在损害消费者直接利益的品牌犯错中都对消费者的重复购买意愿起到显着的作用，并且根据文化认同和认同融合的β值，认同融合对于消费者重复购买意愿起到的作用更为显着。即当消费者的认同融合程度高的时候，或者当消费者的文化认同程度高的时候，更加容易表现出对品牌的重复购买意愿，在损害消费者间接利益的品牌犯错情景中支持假设二。
在负面口碑的解释模型中，只有文化认同变量作为唯一的自变量时，判定系数R2的值只有0.032,F统计值的显着性概率大于0.1.在加入认同融合变量后，判定系数R2的值明显增大达到0.092,增加0.060,F统计值的显着性概率小于0.01.在加入文化认同和认同融合交叉作用的变量后，判定系数R2的值达到0.111,增加了0.019,F统计值的显着性概率仍然小于0.01.表中单纯考虑文化认同和认同融合的作用时，文化认同的β值为0.337,认同融合的β值为0.382,文化认同和认同融合对消费者的负面口碑都有显着的影响作用，而综合考虑文化认同和认同融合的作用时，文化认同的β值为0.332,认同融合的β值为0.399,认同融合和两者的交互作用的β值为0.085,说明他们的交互作用对消费者的负面口碑没有显着的影响。文化认同和认同融合在损害消费者直接利益的品牌犯错中都对消费者的负面口碑起到显着的作用，并且根据文化认同和认同融合的β值，认同融合对于消费者负面口碑起到的作用更为显着。即当消费者的认同融合程度高的时候，或者当消费者的文化认同程度高的时候，相应的会减少对品牌过错的负面口碑，在损害消费者间接利益的品牌犯错情景中支持假设三。
根据图5-2中不同前测变量下R2值的变化可知，单单只有文化认同作为前测变量的时候，因变量品牌免疫力、负面口碑和重复购买意愿的回归方程都不显着，而将认同融合和文化认同同时作为前测变量，因变量品牌免疫力、负面口碑和重复购买意愿的回归方程都显着，最后考虑认同融合、文化认同以及认同融合和文化认同的三者共同作用作为前测变量，因变量品牌免疫力、负面口碑和重复购买意愿的回归方程的R2值没有明显的提高。
综合损害消费者直接利益的品牌犯错情景和损害消费者间接利益的品牌犯错情景，不同前测变量的R2值变化在不同品牌犯错情境中都是一样的。只文化认同作为前测变量，因变量的回归方程都不显着，当认同融合和文化认同单独作为两个前测变量，因变量的回归方程均显着，当认同融合、文化认同以及认同融合和文化认同的三者作为前测变量，因变量的回归方程的显着性依旧如上。
汇总直接损害消费者利益和间接损害消费者利益的品牌犯错情景下，六个假设的验证结果，得到表5-8,清楚得知假设H1a,H2a,H2b,H3a,H3b均成立，只有假设H1b没有成立。
在损害消费者直接利益的品牌犯错情景和损害消费者间接利益的品牌犯错情景中认同融合对于品牌免疫力的影响力有差异，根据收集到的数据，做出品牌免疫力与认同融合的粗略函数图像，具体请参见图5-3.在损害消费者直接利益的品牌犯错情景中，消费者的品牌免疫力明显随着认同融合程度的提高而显着提高，而在损害消费者间接利益的品牌犯错情景中，消费者的品牌免疫力则随着认同融合程度的提高没有明显的改变，保持较低的增长幅度。就是，损害消费者直接利益的品牌犯错相比于损害消费者间接利益的品牌犯错，认同融合对品牌免疫力的作用力度更大。而根据汇总整理的数据，认同融合对于消费者重复购买意愿的影响和对消费者负面口碑的影响在损害消费者直接利益的品牌犯错情景和损害消费者间接利益的品牌犯错情景中没有差异，认同融合对消费者重复购买意愿和对消费者负面口碑均呈近似的正相关关系。
