3 数据结果与分析
3.1关于二维码营销特征与消费者感知价值的回归分析
根据最小二乘法原理建立多元回归方程,参见表3。并对回归方程进行拟合优度检验,R的平方取值在0和1之间,数值越大,代表拟合优度越高。因此,由表4可知,第五个模型的拟合优度最高,故第五个模型为此回归方程的最佳模型。此外,由于预测变量的量纲一致,应采用非标准化的系数,结合表4。第五个模型为此回归方程的最佳模型,故设X1为整合性,X2为便捷性,X3为创意性,X4为互动性,X5为匹配性,Y为消费者感知价值,得回归方程为,Y=0.202X1+0.179X2+0.127X3+0.111X4+0.142X5+0.852。
a.预测值:(常数),整合性;
b.预测值:(常数),整合性,便捷性;
c.预测值:(常数),整合性,便捷性,创意性;
d.预测值:(常数),整合性,便捷性,创意性,互动性;
e.预测值:(常数),整合性,便捷性,创意性,互动性,匹配性;
f.应变数:消费者感知。
3.2关于二维码营销模式与消费者感知价值的回归分析
根据最小二乘法原理建立多元回归方程,参见表5。并对回归方程进行拟合优度检验,参见表6,第四个模型为此回归方程的最佳模型,故设X1为支付模式,X2为购物模式,X3为电子券模式,X4为广告模式,Y为消费者感知价值,得回归方程为,Y=0.376X1+0.245X2+0.118X3+0.120X4+0.633。
a.预测值:(常数),支付模式;
b.预测值:(常数),支付模式,购物模式;
c.预测值:(常数),支付模式,购物模式,电子券模式;
d.预测值:(常数),支付模式,购物模式,电子券模式,广告模式;
e.应变数:消费者感知。
3.3关于消费者感知价值与消费者购买行为的回归分析
根据最小二乘法原理建立多元回归方程,参见表7。并对回归方程进行拟合优度检验,参见表8,第四个模型为此回归方程的最佳模型,故设X1为感知信任,X2为感知实用,X3为感知情感,X4为感知社交,Y为消费者购买行为,得回归方程为,Y=0.283X1+0.236X2+0.166X3+0.166X4+0.341。
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