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网络购物互动体验与初始信任变量测量与数据分析

来源:学术堂 作者:周老师
发布于:2015-04-06 共6206字
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【第1部分】B2C环境下卖家与消费者互动对初始信任形成的影响
【第2部分】网购互动关系对初始信任的作用绪论
【第3部分】网络互动与初始信任文献综述
【第4部分】互动对初始信任的影响研究模型
【第5部分】 网络购物互动体验与初始信任变量测量与数据分析
【第6部分】网络购物互动对初始信任建立的影响结论、展望及参考文献

  4 变量测量与数据分析

  4.1 变量测量

  本研究涉及到的潜在变量有四个:分别是作为自变量的感知互动性、作为因变量的网络初始信任、以中介变量出现的感知卖家帮助意愿及以调节变量出现的背信规避。借鉴以往的研究成果的成熟度和普适度,结合本研究需要,本研究将这四个变量的概念和维度划分进行以下界定。

  4.1.1  感知互动性

  在对互动性维度的研究中,国内与国外的研究者有一定的差异,国外学者由于早期对互动性的看法不同,提取的互动性因子差异也较大,以下是代表性文献对互动因子的分类情况:

论文摘要

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  McMillan and Hwang (2002)两位学者从广泛的研究文献中提取出了表征互动性的三个因子,即传播方向、用户控制和时间,而且其发现学者们研究的互动性还体现在这三者互相重合的部分,他们通过探索性因子分析得出描述互动性的18 个因子,分别归入实时对话、无延迟和参与三个维度,运用结构方程验证模型拟合性,结果拟合程度高。其中实时对话包括 7 个项目,主要集中于沟通和时间与沟通的重合部分;无延迟包括 3 个项目,这三个项目指的都是时间,说明互动速度的重要性;参与维度包括 8 个项目,主要集中在控制方面,但也与时间有关,特别在寻找过程中所花的时间,这说明控制和时间有重合的部分。上文提到的 Kim et al. (2012) 在研究各种互动研究视角的关系时采用的正是该量表。

  从以上表格总结中可以发现,国内对互动的研究起步较晚,主要借鉴国外的相关维度划分,结合国内网络购物环境和实际研究需要,对互动进行探索性因子分析。从不同角度出发,所划分的维度都不尽相同。上文提到的互动情景研究中有对各学者所研究问题及相应互动维度分类作出综述,在此不一一赘述。

  通过总结和讨论,互动性因子中,“用户控制”和“活动控制”都与用户对网站的使用有关,体现用户感觉自己对网站的控制程度,即用户的感知控制性;“传播方向”、“双向沟通”、“时间”、“同步性反映的都是在互动过程中,信息的传递和处理的速度,也可以理解成在沟通中相互之间的及时回应,所以可以用感知响应性来表示,它反映的其实是沟通和响应的速度问题。

  本研究采用 Wu(2006)对互动的概念定义。Wu(2006)认为“网站的感知互动性是网络消费者在与网站进行各种互动时所经历的一种心理状态(apsychological state)”。根据 Wu 的定义,感知互动性体现在以下三个方面:(1)感知控制性;(2)感知响应性;(3)感知个性化。本研究采用这个概念的原因有两个。首先,该感知互动性概念的潜在人际关系本质上与 McKnight 和 Chervany’s (2001)文章中关于以人际关系为基础的信任本质相符合;第二,当网络消费者第一次进入一个鲜为人知的购物网站,他们与该购物网站的最初互动对塑造他们的网站信任起着关键作用。这种顾客第一次进入网站所发生的互动更多地被消费者所主观感知,而不是由互动工具或者网站的客观功能特征所决定。因此,感知互动性会通过消费者的感知控制性、感知响应性和感知个性化影响网络消费者对网站的信任程度。具体量表如下:

  感知控制性:(1)我能够自如使用该购物网站的全部导航功能;(2)我能够在该购物网站上找到我关心的内容;(3)我能控制对该购物网站的浏览节奏。

  感知响应性:(1)我能够很方便直接地和该网站沟通,以获得更多关于该网站或者产品的信息;(2)对于我的一些针对性问题搜索,该购物网站能够迅速和有效地给予答复;(3)如果我有需要,我能实时参与社区或论坛与其他消费者互动。

  感知个性化:(1)我觉得与我交谈的该网站客服随和、知识面广、热心;(2)当我点击浏览该网站时,该网站都能即时回应,就好像在跟我对话一样;(3)我感觉该网站与客服善于捕捉和理解我对产品的信息需求。

  4.1.2  网络初始信任

  在网上信任的研究中,研究者一般采用线下信任定义。与此相一致,本研究采用 Doney 和 Cannon( 1997)对信任的定义“对信托方诚实和善意的感知”。

  诚实维度指的是信托方所提供的信息可以被相信;善意维度指的是信托方在多大程度上关心信任方的利益并有动机寻求共同利益。这里本研究讲初始信任是指网络消费者第一次访问某网站过程中所感知到的网络商家的诚实和善意。具体对初始信任的测量将引用 Wu(2010)一文的量表:(1)该网络卖家是一个遵守承诺的人;(2)我相信该卖家所给我提供的信息;(3)我相信该卖家很关心我的利益;(4)该卖家是值得信任的。

  4.1.3 感知卖家帮助意愿

  感知卖家帮助意愿比较容易理解,本文所研究的感知卖家帮助意愿指消费者在与网络商家接触的过程中,所感知到的网络商家对买家的帮助意愿,即商家通过各种互动,尽全力帮助消费者找到所需要的商品,做出正确的选择。具体测量将引用 Gupta(2009)一文中的量表:(1)该网站卖家真心想帮我找到适合我的产品;(2)该网站卖家的意图就是尽可能给我提供帮助;(3)该网站卖家正尽其所能帮我做出正确选择。

  4.1.4 背信规避

  根据 Fehr(2009)的观点,背信规避指的是人们不喜欢建立在非互惠上的信任,由此在需要信任的社会交换中,人们在没有看到互惠基础的时候,倾向于选择不信任,不合作,以规避背叛风险。信任一个人和直接由随机机制决定结果这两种情况是完全不一样的,在需要通过信任别人来获取同样结果的情况下,人们反而不愿意选择信任,因为人们倾向与规避被别人背叛的风险。(Bohnet &Zeckhauser,2004)背信规避和概念与最近的理论模型和实证结果相一致,即人们在乎结果是如何得到的,或者说在乎别人的意图。

  很容易理解,经历过非互惠式信任负效用的人倾向于惩罚非互惠式合作者;反过来可以这样理解,在其他变量不变的情况下,有惩罚非互惠式行为倾向的人们在非互惠式信任情形下更容易感觉自己被背叛。因此测量消极互惠的方法可以很好地代表背信厌恶变量(Fehr,2009)。因此,综合 Caliendo(2012)对背信规避的研究,本研究采用同样的量表,分三个问题测量背信规避倾向。即(1)如果我遭受严重的挫折,我会不计代价立即采取报复措施;(2)如果某人冒犯了我,我也会得罪他/她(人若犯我,我必犯人);(3)如果某人导致我陷入困境,我会以牙还牙。

  综上所述,本研究所有变量均采用文献已有的成熟量表。感知互动性和网络初始信任采用 Wu(2006)的量表;感知卖家帮助意愿借用 Gupta(2009)的量表;背信规避采用 Fehr(2009)和 Caliendo(2012)的量表。全部问卷采用 Likert6级量表,1 表示“完全不同意”,6 表示“完全同意”。之所以没有“意见中立”的选项,是希望被试对所有问题均给出倾向性的选择。

  4.2 数据分析与模型验证

  4.2.1  预调研与探索性因子分析

  本研究选择了广州某所高校进行预调研,并对预调研数据进行探索性因子分析,在此基础上对个别问项的表述做了调整,使被试能够更准确理解问项的含义,最后得出正式问卷。

  2013 年 12 月初,本研究在广州某所高校随机发放问卷 150 份,回收 145 份,通过问卷问题筛选剔除不是第一次浏览网站或者不是第一次产生购买行为情形的问卷,最后有效问卷 125 份,有效回收率 83.33%。受访者在问卷填写中对各自最近一次访问过的电子商务网站进行回想,感受当时的互动体验和对网路商家的初始信任程度。其中男生占 41.01%,女生占 58.99%;19 岁以下占 3.5%,20-30岁占 93.53%,31-40 岁占 2.97%;大专及以下占 16.55%,本科生占 61.15%,硕士生及以上占 22.3%。

  首先采用 Cronbach’a 系数评估问卷的内部一致性信度。各潜在变量的Cronbach’a 系数均大于 Nunnally(1978)的建议值 0.7,说明问卷具有良好的信度。

  对样本进行 KMO 和 Bartlett 球体检验,结果显示 KMO 值为 0.9,高于 Kaise(1974)的建议值 0.5;Bartlett 球体检验显着性水平 p=0.000,由于 Bartlett 球体检验的卡方值之显着性概率小于等于 0 时,拒绝零假设 HO,说明数据适合做因子分析(马尔霍特拉,2002)。

  对样本进行探索性因子分析(Exploratory FactorAnalysis,EFA),结果显示,所有因子负载都大于 0.532,说明问卷的收敛效度可以接受。

  因此,经过预调研和探索性因子分析之后,形成正式问卷,进入下一步研究。

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  4.2.2 正式调研样本分析

  2014 年 2 月底在广州两所高校及石牌东路向学生和路人随机发放正式问卷400 份,其中有效问卷 380 份,通过问卷问题筛选剔除不是第一次浏览网站或者不是第一次产生购买行为情形的问卷,最后剩下 298 份,有效回收率 74.5.%;同时通过两位朋友的天猫和淘宝网店向其顾客发放问卷 150 份,其中回收 138 份问卷,筛选后有效问卷 130 份,有效回收率 86.67%。因此总共问卷样本为 428 份。

  根据 Gorsuch(1983)的观点,样本量的大小,应保证测量问项与受访者的比例最好保持在 1:5 以上,最好达到 1:10。本研究共有 19 个问项,因此样本量能够满足本次研究的需要。

  本次调研样本广泛,通过让受访者回顾最近一次网购经历和通过天猫和淘宝卖家直接发放问卷,确保囊括不同购物网站和不同互动特征,使样本数据更具代表性。为提高问卷回答的有效性,向学生和路人发放的问卷在开头就询问最近购买的产品属于哪一类,以确保被调查者能够真实回忆购物经历;两份不同途径发放的问卷都在问卷最后询问被调查者是否在该店铺已多次购买,回答不是的调查者,说明其在该店铺可能第一次购买,或者决定不购买,这样可以较准确地测试初始信任。

  问卷样本中,男生占 41.27%,女生占 58.73%;19 岁以下占 6.37%,20-30岁占 84.76%,30-40 岁占 8.87%;大专及以下占 9.70%,本科生占 61.50%,硕士生及以上占 28.8%。

  总体来看,所选样本能够基本满足本次研究的需要。

  4.2.3  量表的信效度检验

  (1)信度检验。信度(Reliability)即可靠性,它是指采用同一量表对同一被测重复测量时,所得的前后结果是否保持一致,主要表现测量结果的一致性和稳定性。信度一般可通过再测信度、复本信度、折半信度和 Cronbach’ a 系数。其中,Cronbach’ a 系数比较常用,Cronbach’ a 系数越接近 1,内部一致性信度越高。本研究同样采用该方法检验正式问卷的信度,各潜在变量的 Cronbach’  a 都大于建议值 0,7,表明正式量表具有良好的内部一致性。

  (2)效度检验。效度,即有效性,它是指测量工具或手段能够准确测出事物的程度。效度可分为三种类型:内容效度、准则效度和构念效度。构念效度又可分为收敛效度与区分效度。常用的两类效度指标主要有内容效度和构念效度。

  内容效度又称表面效度或者逻辑效度,指所设计的题项是否能够代表所要测量的内容或者主题。本研究所采用的量表均取自国外较权威文献的成熟量表,因此不再重复验证内容效度。主要验证的是构念效度中的收敛效度和区分效度。

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  收敛效度是主要用来考察测量题项与其测量的潜在变量之间关系的紧密程度,紧密程度越高,表明问卷设计越科学。收敛效度可以通过运行测量模型来观察题项是否紧密负载在潜在变量上来检验(Anderson 和 Gerbing,1988),也可以通过潜在变量的平均方差抽取量(average variance extracted,AVE)来说明。当各潜在变量的 AVE 在绝对数值上都大于 0.5 时,表示潜在变量收敛效度比较高(Fornell 和 Larcker,1981)。本研究中四个潜在变量的 AVE 值分别为 0.7317、0.4921、0.8131、0.6266,量表的收敛效度尚可以接受。

  区分效度是指不同构念是否存在显着差异。反过来说,即测量不同潜在变量的题项之间的不应该具有显着的相关性。它可以通过潜在变量平均方差抽取量(AVE)的平方根和潜在变量间的相关系数进行比较来判断(Fornell 和 Larcker,1981),所得结果中平均方差抽取量(AVE)的平方根均大于潜在变量间的相关系数,表明本研究使用的问卷具有较好的区分效度。

  4.2.4  验证性因子分析

  对正式问卷的数据进行 KMO 和 Bartlett 球体检验,结果显示 KMO 值为0.911,Bartlett 球体检验显着性水平 p=0.000,说明数据适合做因子分析。对样本数据采用主成分因子分析法,选择方差最大化正交旋转进行分析,提取出累计解释方差达到 71.647%的 4 个公共因子,验证结果显示,本研究的 19 个指标在 4个因子上的标准化载荷处于 0546 与 0.930 之间,并且通过了显着性检验,验证了正式问卷的收敛效度和前期研究的合理性及稳定性。

  4.2.5  相关分析

  各研究变量的相关矩阵如表 4-4 所示,感知互动性的三个维度、感知卖家帮助意愿均与初始信任显着正相关,说明它们均是消费者网络初始信任的促进因素。接下来分析模型的中介效应和调节效应,进一步观察变量之间关系。

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  4.2.6  回归分析

  根据温忠麟等( 2012,2006) 的观点,检验有调节的中介效应模型需要满足4 个条件,才能表明有调节的中介效应存在:(1)做初始信任对感知互动性和背信规避的回归,感知互动性的系数显着;(2)做感知卖家帮助意愿对感知互动性和背信规避的回归,感知互动性系数显着;(3)做初始信任对感知互动性、背信规避和感知卖家帮助意愿的回归,感知卖家帮助意愿系数显着;(4)做初始信任对感知互动性、背信规避、感知卖家帮助意愿和背信规避与感知卖家帮助意愿交互项的回归,交互项系数显着。由于在前面的因子分析中,计算因子得分时软件已自动把变量标准化,只需进一步把标准化后的背信规避与感知卖家帮助意愿分数相乘,作为交互作用项分数(温忠麟,侯杰泰,Marsh,2008 )。所 有 预 测 变量 方 差 膨 胀 因 子(Variance Inflation Factor) 均不高于 1.70,因此不存在多重共线性问题(卢纹岱,2012)。

  对于条件(1)的验证,感知互动性系数显着(β=0.553,t =11.082,p<0.001),说明感知互动性对初始信任有正向预测作用,感知互动性能够提高初始信任。对于条件(2),感知互动性系数显着(β=0.591,t =11.928,p<0.001),即感知互动性对感知卖家帮助意愿具有正向预测作用。条件(3),感知帮助意愿系数显着(β=0.549,t =10.815,p<0.001 ),说明感知卖家帮助意愿对初始信任具有正向预测作用,感知卖家帮助意愿能够提高初始信任,此时感知互动性对初始信任的影响仍达显着性水平(β=0.228,t=4.428,p<0.001),说明感知卖家帮助意愿在感知互动与初始信任之间起部分中介效应,由此揭示了感知互动性不仅影响初始信任,而且可通过感知卖家帮助意愿对初始信任产生间接影响。H1、H2、H3、H4均得到支持。条件(4)中,背信规避与感知卖家帮助意愿的交互项系数显着(β=-0.130,t=-3.880,p<0.001),证明该交互项对初始信任具有负向预测作用。背信规避对感知卖家帮助意愿与初始信任的关系具有调节效应。调节效应的△R2=0.023,额外解释了 2.3%的变异,使解释率由 55.1% 提高到 57.4%。调节效应假设得到支持,背信规避是感知卖家帮助意愿与初始信任之间关系的调节变量,具体而言,背信规避调节了中介过程感知互动性→感知卖家帮助意愿→初始信任的后半路径。

  论文摘要

  以上通过运用温忠麟(2006)关于有调节的中介效应验证方法证明了本研究所提出的模型是一种有调节的中介效应模型。然而,在 H5 中,关于背信规避对感知卖家帮助意愿与初始信任关系的调节作用,数据得出的结论是负向影响作用(β=-0.130,t=-3.880,p<0.001)。在背信规避较低的情况下,随着感知卖家帮助意愿的增加,初始信任表现出较显着的上升趋势;在背信规避较高的情况下,随着感知卖家帮助意愿的增加,初始信任仍表现出显着的上升趋势,但相对于背信规避较低时,增加幅度降低。换一个角度说,即感知卖家帮助意愿对初始信任的影响,随着背信规避倾向的增加而降低。也就是说,感知互动性通过感知卖家帮助意愿对初始信任的间接影响随着背信规避倾向的增加而减弱。

  综合以上研究数据结果,本研究提出的有调节的中介效应模型得到支持( 温忠麟等 2012)。感知卖家帮助意愿在感知互动性与初始信任之间起中介作用,背信规避负向调节这一中介效应,修改后的模型如下:

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