重庆邮电大学本科毕业设计（论文）
3、年级分布
年级的差异性使得他们对计算机、网络知识的应用程度的不同，对网上购物的态度也就不同，在本次问卷调查中各个学校四个年级以1:1:1:1的比例抽取样本。
表3.3样本年级抽取比例 年级 大一 大二 大三 大四 比例 1/4 1/4 1/4 1/4 抽取人数 50 50 50 50
4、文理科分布
学科的差异性，不同学科的同学其大学期间所学知识有所差异，因此这有可能成为影响大学生网上购物行为的一个因素；因此将专业分为理工科和文科两大类。重庆大学,重庆邮电大学和重庆科技学院这三所学校偏重于理工科,所以在这三所学校抽取理工科的样本,重庆师范大学和重庆医科大学偏重于文科,所以在这两所学校抽取文科样本。
表3.4 样本综合分布
年级 学校 重大（理工） 重邮（理工） 重医（文） 重师（文） 重科（理工）
大一 男 13 5 3 4 5 女 4 3 7 4 2 大二 男 13 5 2 4 4 女 4 2 8 4 3 大三 男 13 5 3 4 5 女 4 3 7 4 2 大四 男 14 5 2 4 4 女 4 2 8 5 3 - 12 -
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第三节 统计方法概述
依照本研究的研究假设、研究目的和变量的测量尺度与考虑分析工具的适用性，本研究的统计分析处理使用SPSS17.0统计软件包对回收数据进行处理。
1、描述性统计分析
描述性统计分析是对样本的基本资料及研究的各变量和问项进行次数分配、平均数、百分比及标准差等的基本统计分析，从而了解样本在各变量和问项的分布情形，进而说明样本的资料结构。
2、相关分析
一般来说现象之间的相互关系可以分为函数关系和相关关系。函数关系是指变量之间存在的相互依存的关系，它们之间的关系值是确定的。相关关系是两个现象数值变化不完全确定的随机关系，是一种不完全确定的依存关系。
相关性分析 （Correlation Analysis）：主要是研究变量之间密切程度并用适当的统计指标表示出来的一种常用的统计方法。按相关的程度分，有完全相关、不完全相关和不相关；按相关的性质分，有正相关和负相关，正相关之两变量变动的方向一致，负相关之两变量变动的方向相反。
为了准确度量两个变量之间关系的密切程度,相关系数来度量.对两个变量之间线性相关程度的度量称为简单相关系数。若相关系数是根据总体全部数据计算的，称为总体的相关系数，记为ρ；若根据样本数据计算的，称为样本相关系数，记为r。在一般情况下，总体的相关系数ρ未知的，我们往往用样本相关系数r作为总体相关系数ρ的估计值。但由于存在样本抽样的随机性，样本相关系数并不能直接反映总体的相关程度。为了判断r对ρ的代表性大小，需要对相关系数进行假设检验。首先假设总体相关性为0，即H0为两总体没有显著的线性相关性；其次，计算相应的统计量，并得到对应的相伴概率值。如果相伴的概率值小于或等于指定的显著水平，则拒绝H0，反之接受H0。 ? 当r>0,正相关，表明自变量和因变量呈相同方向变化； ? r<0，负相关；
? 当r的绝对值愈接近1，表示x，y愈接近线性相关，当|r|=1时，y的取
值完全依赖于x，两个为函数关系，是完全的线性关系；
? 当r的绝对值愈接近0，表示x，y愈没有线性相关关系，当r=0，表示两
个变量之间不存在线性相关关系（但是可能是非线性关系）；
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? 当0
3、方差分析
方差分析(Analysis of Variance)是用来分析推断各种因素状态对所观测变量的影响效应的一种统计分析方法。本文采用独立样本mann-whitney U检验研究消费者不同的性别、经验、收入(生活费用)特征在各研究变量上的差异性；并将差异达到0.05显著水平以上者，再进行多重检验比较。
4、假设性检验
假设性检验是现对未知的总体参数作出假设，然后抽取样本，利用样本提供的信息对假设的正确性进行判断的过程。带检测假设通常用H0表示，对立的假设用H1表示。基本思想是：首先假设H0为真，考虑在H0成立的条件下观测到的样本信息出现的概率，如果这个概率很小，说明一个小概率事件在一次实验中发生了。而小概率原理认为，概率很小的事件在一次试验中几乎是不可能发生的，也就是说如果小概率事件在一次试验中发生了，就说明事先的假设H0为真是不正确的，因此拒绝H0接受H1，否则接受H0。
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第四章 调查统计分析
本次样本来源于重庆市的5所高校，重庆大学、重庆邮电大学、重庆师范大学、重庆医科大学和重庆科技学院的本科生，共发放问卷200份，收回194份，有效问卷191份，有效率98.45%。
本章主要内容是根据收集到的数据，通过excel，spss17.0软件对数据的处理，分析大学生网上购物行为特点，网上购物原因以及影响大学生网上购物的因素分析等；根据收集到的文献资料去分析大学生的网上购物过程。
第一节 大学生网络购物行为特点分析
通过EXCEL对问卷的数据进行整理，采用描述性分析方法对问卷的相应的选项进行分析，得出以下行为特征。
1、大学生网购用户特征分析
(1)用户构成
调查结果显示，进行过网络购物的学生有122人，占所调查人数的63.87%；未进行过网络购物的学生有69人，占所调查人数的36.13%。
(2)年级分布
大学生网络购物消费群体主要集中在大二大三大四，大一最少。在进行网络购物的大学生中，大二大三学生比例为86.88%，而大一学生比例为5.7%。在没有尝试网络购物的大学生群体中，大一的比例高达59.42%。分析可知：低年级大学生由于自身的判断力和对新兴事物的接受能力的受限和网络购物认识比较少，对网络购物存在较强烈的排斥心理。中、高年级学生由于了解信息渠道的多样化、内容的全面化，为其进行网络消费奠定了主观基础，他们比较能够接受网络购物行为。
2、网络消费参与率高但频率低
在回收的191份有效问卷中，参与过网络消费的人数为122，参与率高达63.87%;，可见，大学生对于网络消费的参与率较高。但在进行过网络消费的大学生中，有63.93%的网络消费频率是“一个月小于2次，甚至几个月一次”，可见，大学生网络消费参与率虽然高，但频率低，网络消费只是大学生平日消
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