3.4 变量的测量与前测
3.4.1 研究变量的测量
本研究的理论依据是品牌形象论和消费者购买决策，根据已有的理论基础和微信营销的现状，以本章所建立的理论模型为基础，定义相关变量，构造出测量项目，具体情况见下表 3.3.
3.4.2 研究变量的前测
（1）。前测标准
一般来说，在正式调查问卷之前，需要对模型中的相关变量进行前测，从而优化正式问卷，使之更合理。前测一般使用信度检测和效度检测两项指标。信度检测是了检测结果的稳定性，通常是在实际测量过程中采用 Cronbach's a 系数来作为内部一致性评估标准，当 a ≥ 0.9时，认定非常好；当0.9 ? a≥0.8时，认定相当好；当0.8 ≥ a≥0.7时，认定为较好；当0.7 ≥a≥0.6时，勉强可以接受；当0.6 ≥a≥ 0.5,认为不太好；当0.5 ≥a时，认为不具有一致性。而效度是指实际测量结果与预定目标的相似程度。一般来说，测量项目的的内容效度和结构效度是效度分析的两个重要指标。
本课题采用探索性因子分析来评估结构效度。首先通过 KMO 样本检测和 Bartlett球体检验来判断是否可以做因子分析。当 KMO 值不低于 0.5,就可以做因子分析，越接近 1 越好。当 Bartlett 统计数的概率小于或等于 0.05 是，适合做因子分析。然后通过主成分分析，经过 Varimax 旋转，提取特征值大于 1 的因子来做分析。
（2）。前测数据收集
本研究通过纸质问卷调查的方式来对前测数据进行收集。在本校阳光校区一食堂向我校学生发放纸质问卷 100 份，填写完毕立即收回。最终通过统计分析，一共有 85 份有效数据。
（3）。前测结果
A.效度分析
本研究将 27 个测量项目分为微信营销、品牌形象，消费者购买决策等三部分来进行探索性因子分析。所有的 Sig 为 0,KMO 度量最小值为 0.761,都符合做因子分析。
具体表 3.4,表 3.5,表 3.6.
经过 Varimax 旋转后的因子成分矩阵如下，表 3.7 为消费者购买决策成分矩阵，表3.8 为微信营销变量旋转后因子成分矩阵，表 3.9 为品牌形象变量旋转后因子成分矩阵。
根据上述评价原则，需要合并企业微信号成熟度和内容营销两个变量。因为企业微信成熟度和内容营销完全重合。实际对 5 位被调查者进行了询问，从中发现，他们认为企业微信的成熟度主要是通过内容来体现的，由于被调查者是本校大学生，他们的关注的焦点大部分在内容上。在尊重实际情况下，将二者合并为内容的整体营销。最终的结论是我们发现找到了 7 个人变量，共有 27 个测量指标。
A.信度分析
通过效度分析，合并两个变量，共有 7 个变量，34 项。该部分对这 7 个变量分析 27项测向的一致性，具体情况见下表 3.10.有表中的数据可以看出，所有的变量的 Cronbach's a 均大于 0.7,是符合要求的。
本研究使用软件spass17.0对前测问卷进行前测分析，需要将模型修正为以下情况。
如图 9 所示，修正后的假设如表 11 所示。
3.5 本章小结
继上一章介绍相关概念和文献研究的基础之上，本章着重于构建模型、变量选择相关理论及产量之间的内在逻辑关系进行说明，并对模型整合有重要作用的理论以及模型进行了阐述。再结合微信营销的实际情况提出用于此次研究的研究模型，定义相关的测量变量，构建理论假设，最后是量表的测量，从而构建最终调查问卷。
