4 数据分析与讨论
4.1 样本特征
本研究以 1970 年至 1999 年出生的消费者为研究对象，本次调研共发放 700份，回收有效问卷 690 份，有效回收率 98.6%。人口变量调查问卷包括“出生年月”、“性别”、“教育程度”、“年收入”等 4 个问项。在 690 份有效问卷中，70 后有 282 人，占总被试者的 40.9%；80 后有 206 人，占总被试者的 29.9%；90 后有 202 个，占总被试者的 29.3%。
从性别分布看男性有 264 人，占总被试者的 38.3%；女性有 426 人，占总被试者的 61.7%。
在受教育程度上，初中程度的有 54 人，占总被试者的 7.8%；高中程度的有154 人，占总被试者的 22.3%；大专程度的有 238 人，占总被试者的 34.5%；大学本科程度的有 214 人，占总被试者的 31.0%；硕士研究生及以上程度的有 30人，占总被试者的 4.3%。
在家庭年收入方面，年收入 1 至 3 万元的有 36 人，占总被试者的 5.2%；3至 5 万元的有 66 人，占总被试者的 9.6%；5 至 7 万元的有 94 人，占总被试者的13.6%；7 至 10 万元的有 168 人，占总被试者的 24.3%；10 至 15 万元的有 166人，占总被试者的 24.1%；15 万元及以上的有 160 人，占总被试者的 23.2%。
4.2价值观问卷可靠性分析及因子分析
4.2.1价值观因子分析
本文测得消费者价值观问卷的总信度系数 α=0.837，说明该问卷的可靠性符合分析要求。对变量进行 KMO 测试和巴特利特球体检验，结果见表4.1。表4.1显示 KMO 值为0.863，说明该样本数据很适合做因子分析。表中同时看到，巴特利特球形度检验统计值的显着性概率是0.000，也说明统计数据适合做因子分析。
通过因子分析，采用具有 Kaiser 标准化的正交旋转法，旋转后成份矩阵a和碎石图，见表4.2和图4.1。又根据多数研究者编制层面的实际经验，每个主成份中的因子负荷量均需达到0.5以上，同一层面的题项数最少在2题以上，说明因子中的原始指标具有较为现实的相关性。因此从表2和图1所显示，决定抽取2个因子。
第一个因子包含3个变量项，包括“归属感”、“刺激感”、“与他人融洽相处”。因子负荷量在0.547至0.792之间，因子1名可命名为“社交认同”。根据马斯洛需求理论，每个人都需要友谊和群体的归宿感，人际交往也需要彼此同情、互助与赞许，故将因子命名为“社交认同”。
第二个因子包含7个变量项，包括“备受他人尊重”、“开心和享乐的生活”、“安全感”、“自我尊重”、“成就感”、“对他人的体谅、同情和关心”、“讲诚信、由社会责任感”。因子负荷量在0.533至0.858之间，因子2名可命名为“尊重感与享乐”。马斯洛认为，每个人尊重需得到满足，这能使人对自己充满信心，并对社会充满热情，也能体验到自己活着的用处和价值，故将因子命名为“尊重感与享乐”[54]。
4.2.2价值观聚类分析
70后、80后、90后消费群中，价值观是否存在明显的族群特征,本研究对690个有效样本进行聚类分析。采用快速聚类法进行分析，得出3个族群，见表4.3。
此表数据显示，在690个有效样本中，将70后、80后、90后消费群划分为三大族群。从表3中也可以看出，三个族群中尊重感与享乐因子都强于社交认同因子，因此基于价值观因子，我们推测大部分消费群具有较强尊重感与享乐倾向型。
因此，本研究调查的70后、80后、90后消费者的价值观可以分为“社交认同”和“尊重感与享乐”两个纬度，可以包括3各族群，其中大部分消费群具有较强的尊重感与享乐倾向型。
4.3生活方式因子分析及聚类分析
4.3.1生活方式因子分析
本文测得消费者生活方式问卷的总信度系数 α=0.836，说明该问卷的可靠性符合分析要求。对变量进行 KMO 测试和巴特利特球体检验，结果见表4.4。表4.4显示 KMO值为0.863，说明该样本数据很适合做因子分析。表中同时看到，巴特利特球形度检验统计值的显着性概率是0.000，也说明统计数据适合做因子分析。
通过因子分析，采用具有 Kaiser 标准化的正交旋转法，旋转后成份矩阵a和碎石图，见表4.5和图4.2。又根据多数研究者编制层面的实际经验，每个主成份中的因子负荷量均需达到0.5 以上，同一层面的题项数最少在2题以上，说明因子中的原始指标具有较为现实的相关性。因此从表2和图1所显示，决定抽取3个因子。
第一个因子包含7个变量项，包括“我喜欢接受新鲜事物 ”、“做事的时候，我会尽全力去做好”、“我希望依靠科学技术来解决工作学习的碰到的问题”、“我希望有很多属于我自己的时间”、“我认为人应该谦虚、忠诚、自信”、“我喜欢稳定和谐的生活”、“我渴望能支配自己的生活”，因子负荷量在0.500至0.760之间，因子1名可命名为“开放和谐”。
第二个因子包含6个变量项，包括“我认为生活就应该无拘无束地去享受”、“我做事一向很有计划”、“遇到事情，我尽量自己解决、不麻烦别人”、“我喜欢积极、充满生机的生活”、“我觉得再亲密的朋友间也要保持自己的一些隐私生活”、“我不会冲动地去做事情，都会事先想好”，因子负荷量在0.537至0.730之间，因子2名可命名为“独立乐观”。
第三个因子包含2个变量项，包括“我喜欢过优雅生活，觉得生活中要充满爱”、“我比较能接受别人的建议”，因子负荷量在0.674至0.707之间，因子3名可命名为“感性细腻 ”。
4.3.2生活方式聚类分析
生活方式是否存在明显的族群特征，本研究对690个有效样本进行聚类分析。采用快速聚类法进行分析，得出2个族群，见表4.6。
此表数据显示，在690个有效样本中，将70后、80后、90后消费群划分为三大族群。第一类族群中开放和谐因子和独立乐观因子较强，而感性细腻因子较弱，该类型人数偏少，有2人，占样本总数的0.3%；同时，第二类和第三类族群中开放和谐因子和独立乐观因子也较强，而感性细腻因子也较弱，该类型人数有344人，占样本总数的49.85%，故大部分消费群属于族群2和族群3，而从表4.6中也可以看出，3个族群开放和谐因子和独立乐观因子都强于感性细腻因子，因此，我们推测大部分消费群具有较强的追求有控制力并且稳定和谐的生活，而开放和谐因子又高于独立乐观因子，可见总体上消费群最倾向开放和谐的生活方式。
因此，研究所选70后、80后、90后消费者的生活方式可以包括“开放和谐”、“独立乐观”、“感性细腻 ”三个因子，总共包括3各族群，大部分消费者最倾向开放和谐的生活方式。
4.4消费者服装消费关注属性问卷因子分析及聚类分析
4.4.1消费者服装关注属性因子分析
测得服装消费关注属性问卷信度系数 α=0.785，说明其可靠性符合分析要求。
对变量进行 KMO 测试和巴特利特球体检验，结果见表4.7。表4.7显示 KMO值为0.691，说明该样本数据适合做因子分析。表中同时看到，巴特利特球形度检验统计值的显着性概率是0.000，也说明统计数据适合做因子分析。
通过因子分析，采用具有 Kaiser 标准化的正交旋转法，旋转后成份矩阵a和碎石图，见表4.8和图4.3。从表4.8和图4.3所显示，需要将“我更看重商店气氛、格调和橱窗里服装搭配形象”、“我觉得一个人穿着能够体现一个人的身份”项目剔除，然后再进行因子分析。
再次因子分析，采用具有 Kaiser 标准化的正交旋转法，旋转后的成份矩阵a和碎石图，见表4.9和图4.4。从表4.9和图4.4所显示，决定抽取3个因子。
第一个因子包含5个变量项，包括“我比较注重服装的产地”、“我很在意服装的价格”、“我倾向于购买历史悠久，社会影响力大，口碑良好品牌”、“我更喜欢购买服务质量好的品牌”、“品牌的形象代言人会对我的购买有很大影响”，因子负荷量在0.525至0.753之间，因子1可命名为“品牌内涵”。
第二个因子包含2个变量项，“包括我很看重服装的质量和做工”、“我很注重服饰面料的安全性”，因子负荷量在0.780至0.826之间，因子2名可命名为“质量安全”。
第三个因子包含2个变量项，包括“在购买服装时，我首先考虑的是它的款式”、“相比较款式，我更注重颜色和图案的流行性”，因子负荷量在0.665至0.831之间，因子3名可命名为“流行前卫”。
4.4.2消费者服装消费关注属性聚类分析
在70后、80后、90后消费群中，是否存在明显的族群特征，本研究对690个有效样本进行聚类分析。采用快速聚类法进行分析，得出3个族群，见表4.10。
此表数据显示，在690个有效样本中，将70后、80后、90后消费群划分为三大族群。第一类族群中品牌内涵较强，而质量安全因子较弱，该类型人数偏少，有130人，占样本总数的18.84 %；同时，第二类族群中品牌内涵因子也较强，该类型人数有228人，占样本总数的33.04 %；第三类族群中品牌内涵因子也较强，该类型人数有332人，占样本总数的48.12%，故大部分消费群属于族群3，而从表10中也可以看出，3个族群中品牌内涵因子都强于质量安全、流行前卫因子，因此我们推测大部分消费群购买服装时，首要关注点是服装品牌的定位以及该品牌的内涵。
因此，本研究中70后、80后、90后消费者的服装消费关注属性可以分为3个因子，分别是“品牌内涵”、“质量安全”和“流行前卫”。聚类分析发现大部分消费者在购买服装时首要的关注点是服装品牌的定位以及该品牌的内涵。
4.5消费者服装消费态度看法因子分析及聚类分析
4.5.1消费者服装消费态度看法因子分析
测得消费者态度看法问卷信度系数 α=0.827，说明其可靠性符合分析要求。对变量进行 KMO 测试和巴特利特球体检验，结果见表11。表11显示 KMO值为0.691，说明该样本数据适合做因子分析。表中同时看到，巴特利特球形度检验统计值的显着性概率是0.000，也说明统计数据适合做因子分析。
通过因子分析，采用具有 Kaiser 标准化的正交旋转法，旋转后的成份矩阵a和碎石图，见表12和图5。从表4.12和图4.5所显示，共包括7个因子。
第一个因子包含5个变量项，包括“在购物时，我不会思索或考虑太多”、“时尚与吸引他人注意的打扮对我很重要”、“ 在购物时我经常没有慎重的计划，所以我该在改善”、“在购物时,我属于“冲动购物型”消费者”、“我经常不慎购买东西之后总觉得后悔”，因子负荷量在0.548至0.770之间，因子名可命名为“冲动购买”。
第二个因子包含4个变量项，包括“商品愈是昂贵,愈是代表品质”、“好的商场及专卖店为我提供最好的商品”、“我较为喜欢选购最畅销的商品”、“我通常会拥有一件或以上最流行的服装”，因子负荷量在0.518至0.801之间，因子名可命名为“品质关注 ”。
第三个因子包含3个变量项，包括“我通常尽可能多些购买减价商品”、“我通常会选购平价的商品”、“我会多花点时间谨慎选购,务求购得物有所值的商品”，因子负荷量在0.725至0.826之间，因子名可命名为“理性购买”。
第四个因子包含2个变量项，包括“有时候,很难决定应该光顾哪一家店铺”、“我会因为钟情于某品牌而反复购买它”，因子负荷量在0.847至0.885之间，因子名可命名为“品牌忠实”。
第五个因子包含2个变量项，包括“我会小心留意自己在购物时所花的费用”、“面对众多牌子，我会眼花缭乱”，因子负荷量在0.841至0.858之间，因子名可命名为“决策困难”。
第六个因子包含2个变量项，包括“拥有优质的商品,对我来说十分重要”“在购买时,我会尽可能做出最好和最完美的选择”，因子负荷量在0.714至0.856之间，因子名可命名为“完美购买”。
第七个因子包含2个变量项，包括“我喜欢购物,因为它为我带来乐趣”、“我每次花在购物上的时间不多”，因子负荷量在0.627至0.816之间，因子名可命名为“娱乐购买”。
4.5.2 消费者服装消费态度看法聚类分析
生活方式是否存在明显的族群特征，本研究对690个有效样本进行聚类分析。采用快速聚类法进行分析,得出2个族群，见表4.13。
此表数据显示，在690个有效样本中，将70后、80后、90后消费群划分为三大族群。第一类族群中冲动购买因子和理性购买性因子较强，而其他因子较弱，该类型人数偏少，有152人，占样本总数的22.03%；同时，第二类族群中冲动购买、理性购买和品质关注因子较强，该类型人数有146人，占样本总数的21.16%，第三类族群中冲动购买、理性购买和品质关注因子较强，该类型人数有392人，占样本总数的56.81%，故大部分消费群属于族群3，而从表13中也可以看出，3个族群中冲动购买因子都强于其他因子，因此我们推测大部分消费群具有较强的冲动购买和关注服装品质的特点。
本研究中70后、80后、90后消费者在服装消费态度上可以分为7个纬度，分别是“冲动购买”、“品质关注 ”、“理性购买”、“品牌忠实”、“决策困难”、“完美购买”、“娱乐购买”。可分为3个族群，大部分消费者属于第三个族群，他们在选购商品时不会考虑太多，只要能够引起、别人注意，自我感觉良好就会为服装消费，同时购物之后有可能会后悔。除此之外，不少消费者购物同时也关注服装的品质，良好的商场环境、畅销款对其消费决策具有重要影响。
4.6 方差分析比较
为研究70后、80后、90后不同年代人在价值观、生活方式、服装属性、态度看法各个纬度上的不同，对所得因子进行合并后其描述统计结果如下：
为明确70后、80后、90后在各维度上是否具有显着差异，我们进行了多因变量方差分析，结果如下：
由表15可以看出，70-80-90后在纬度社交认同（F =21.53，p <0.01）、尊重感与享乐（F =4.46，p <0.05）、独立乐观（F =3.75，p <0.05）、感性细腻（F =10.22，p <0.01）、流行前卫（F =33.35，p <0.01）、冲动购买（F =9.66，p <0.01）上具有显着差异，在纬度理性购买上边缘显着（F =2.68，p =0.08）在其他维度上不存在显着差异。为探讨各个年龄阶段消费者在以上维度上的具体差异，需要进行事后检验，结果如下：
经过事后检验我们可以看到，在社交认同因子上，70后得分显着低于80后、90后，而后两者并没有显着差异。在尊重感与享乐上，90后得分显着高于70后、80后，而后两者并无显着差异。在独立乐观因子上，80后得分显着高于90后，70后得分介于两者之间，与前两者并无显着差异。在感性细腻上，90后得分显着高于70后、80后，而后两者并无显着差异。在流行前卫上，90后得分显着大于80后得分，80后得分显着大于70后。冲动购买因子上，90后得分显着大于80后得分，80后得分显着大于70后。
