SPSS大数据案例分析报告
发布时间:2020-04-10 22:55:18
发布时间:2020-04-10 22:55:18
我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响,在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量,通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此,目前手机 APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻,而且年龄特征分布高度集中,年龄在 30 岁以下的人群占到 70%以上,因此本研究考虑性别了这一变量,同时根据手机 APP 广告用户的特性,加入了手机流量作为控制变量,去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。
在本研究中,主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量,对于调节变量感知风险来说,它是直接影响了感知风险与手机 APP 广告点击意愿二者的关系;而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后,本文根据手机 APP 广告的特点对 UTAUT 模型进行扩展,构建了手机 APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。
(1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机 APP 点击意向的关系
H1:用户的广告效用期望与点击手机 APP 广告意愿正相关。
H2:用户的 APP 效用期望与点击手机 APP 广告意愿正相关
H3:社会影响与手机 APP 广告点击意愿正相关
(2)感知风险与点击手机 APP 广告意愿的关系
H4:感知风险与手机 APP 广告点击意愿负相关
H5:性别,手机流量对手机 APP 广告点击意愿没有显著影响
广告效用期望:广告对我了解某品牌来说很有用
APP 效用期望:使用 APP 能够让我了解到多方面的信息
社会影响:身边的人都在使用手机 APP 广告,所以我也要使用
感知风险:在点击手机 APP 广告时,我担心我的个人隐私安全得不到保护
感知隐私安全重要性:确保点击手机 APP 广告是安全的,对我来说是很重要的
使用意向:我愿意把手机 APP 广告推荐给我周围的人
样本的调查情况显示男女比例的基本上都差不多,男性占63.3%,女性占36.7 %,在年龄的分布上,18 岁到 24 岁之间的比例占了 90%;
利用频数分布可以很方便地观察变量的取值情况,并用描述性统计量进行概括。
根据相关矩阵系数
使用意愿与APP效用期望相关系数r=0.262>0,说明二者正相关,且相关程度较低。
使用意愿与广告效用期望相关系数r=0.576>0,说明二者正相关,且相关程度较高。
使用意愿与社会影响相关系数r=0.494>0,说明二者正相关,且相关程度较高。
使用意愿与感知风险相关系数r=0.129>0, 说明二者正相关,且相关程度较低。
使用意愿与感知隐私安全重要性r=0.008>0, 说明二者正相关, 且相关程度较低。
有R方为0.399,数值较小,说明方程拟合度低,在ANOVA中,满足F检验,sig为0.003小于0.005,说明具有显著性。
根据上表
使用意愿与APP效用期望之间的非标准化回归系数为0.391,标准差0.226标准化回归系数B=0.281.根据t分布可知,此时的t为1.730,sig为0.096>0.05,接受假设。说明使用意愿与APP效用期望不存在显著的线性关系,但斜率系数为正,表示二者关系是正向的,也就是说,APP效用期望越强,使用意愿越强。
使用意愿与广告效用期望之间的非标准化回归系数为0.334,标准差0.135,标准化回归系数B=0.393,根据t分布可知,此时的t为2.479,sig为0.021<0.05,拒绝假设。说明使用意愿与广告效用期望存在显著的线性关系。
使用意愿与社会影响之间的非标准化回归系数为0.421,标准差0.166,标准化回归系数B=0.455,根据t分布可知,此时的t为2.535,sig为0.018<0.05,拒绝假设。说明使用意愿与社会影响存在显著的线性关系。
使用意愿与感知风险之间的非标准化回归系数为-0.219,标准差0.228,标准化回归系数B=-0.170,根据t分布可知,此时的t为-0.960,sig为0.347>0.05,接受假设。说明使用意愿与感知风险不存在显著的线性关系,但斜率系数为负,表示二者关系是反向的,也就是说,感知风险越强,使用意愿越弱。
使用意愿与感知隐私安全重要性之间的非标准化回归系数为-0.04,标准差0.158,标准化回归系数B=-0.038,根据t分布可知,此时的t为-0.249,sig为0.805>0.05, 接受假设。说明使用意愿与感知隐私安全重要性不存在显著的线性关系,但斜率系数为负,表示二者关系是反向的,也就是说,感知隐私安全重要性越强,使用意愿越弱。
根据上图表显示
社会影响平均值为3.27,标准差为0.828,标准误差为0.151,t值为1.765,sig为0.088>0.05,拒绝原假设,说明身边的人都在使用手机 APP 广告,所以我也要使用不成立,因为在统计意义上,平均值没有大于3
F为1.137,sig为0.295>0.05,接受假设,应使用方差相等的F检验,得到t值为1.007,sig为0.322>0.05,说明男女性别差异对使用意愿没有显著性差异
F为0.675,sig为0.418>0.05,接受假设,应使用方差相等的F检验,得到t值为0.409,sig为0.686>0.05,说明手机流量足够与否对使用意愿没有显著差异。
支持H5:性别,手机流量对手机 APP 广告点击意愿没有显著影响假设。