变数与统计分析课件.ppt

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1、量化研究應用:變異數分析、迴歸分析量化研究應用:變異數分析、迴歸分析Factor Influencing Impulse Buying of Sport Team Licensed MerchandiseHyungil H.KwonKetra L.ArmstrongFrom:Vol.11,No.3,2002,SMQ球隊授權商品衝動購買因素探討之研究球隊授權商品衝動購買因素探討之研究今天只是跟大家講個概念,慢慢聽,你一定聽的懂的,不要怕,有問題隨時提問,我不一定懂,但我盡量研究生的學術能力研究生的學術能力n研究工具的使用能力n研究方法、量化統計分析或質的研究能力 n研究主題的專業知識 n對相關研

2、究、期刊paper能夠區辨優劣,與分析該研究的能力 Paper 怎麼挑怎麼挑?n循序漸進n有興趣的主題(廢話)n期刊的研究最TOP的研究n挑看的懂統計方法的(不要找自己麻煩)n看不懂跳過看文獻回顧與結論(至少踏出第一步)n結構方程模式的不要看(看懂也是騙人的)n量表建構的不要看(這是不同的研究邏輯)n先選SMQ(Sport Marketing Quarterly)n心有餘力對某主題有興趣再看JSM (Journal of Sport Management)0101統計原理圖解統計原理圖解The Map of Statistical AnalysisXY2t testcoefficientf0f

3、1f00f10f01f11),(211),(222Cov(X,Y)Oneway ANOVA資料來源:邱皓政(2004)。統計學授課講義你喜歡王建民嗎?支持CPBL變數與統計分析變數與統計分析自變項自變項依變項依變項類別連續類別連續 統計分析方式統計分析方式卡方區別分析單因子變異數分析(t t考驗)多因子變異數分析 factorial共變數分析 ANCOVA多變量變異數分析 MANOVA 自變項自變項依變項依變項類別連續類別連續 結構結構結構統計分析方式統計分析方式積差相關、簡單迴歸多元迴歸典型相關因素分析、主成分分析線性結構模式:SEM、HLM變異數分析變異數分析 ANOVA:Analysis

4、 of Variance研究主題:年級對喜愛王建民程度的差異研究主題:年級對喜愛王建民程度的差異n變異:每一個人與平均值差異的平方加總變異:每一個人與平均值差異的平方加總 (離均差平方和離均差平方和)SStotaln組間變異:年級間的差異情形組間變異:年級間的差異情形 SSbetweenn組內變異:年級裡具有的變異組內變異:年級裡具有的變異 SSwith組內變異組間變異F2Xi單因子變異數分析摘要表單因子變異數分析摘要表變異來源SS(離均差)dfMS(均方和)F組間SSbk-1SSb/dfbMSb/MSw組內SSwn n-kSSw/dfw全體SStn-1 X Y cov(x,y)SDx2 X

5、Y SDy2 相關相關NSSNXXx2)(VarianceNYYXX)(CovarianceyxxyyxSSSSSPYYXXYYXXssyxr22)()()(),cov(資料來源:邱皓政(2004)。統計學授課講義迴歸分析迴歸分析totalerrortotalregSSSSSSSS1迴歸可解釋變異量比 誤差變異量比 100%(迴歸效果)(誤差)誤差變異量迴歸可解釋變異量F簡單迴歸:多元迴歸:aXbxbxbxbYnn.332211axbY11迴歸模型的變異數分析摘要表迴歸模型的變異數分析摘要表變異來源SS(離均差)dfMS(均方和)F迴歸效果SSrpSSr/dfrMSr/MSe誤差SSeN N-

6、p-1SSr/dfe全體SStN-1Hyungil H.KwonAssistant Professor,Florida State UniversitynPh.D.,2002,Ohio StatenDepartment of Sports Management,Recreation Management&Physical Education,College of Education nSport Management and Business MarketingKetra L.ArmstrongAssociate Professor,California State University,Lo

7、ng BeachnPh.D.,1996,Ohio StatenDirector of Graduate Program in Sport Management Department of Kinesiology and Physical Education College of Health&Human ServicenMeasurement and Statistics and the Capstone Experience sport marketing/sport consumer behaviorAbstractn衝動購買廣義是指未計畫性的即刻購買。運動消費在許多方面與衝動購買具有雷同

8、的特點,而且越來越多的銷售通路,都促使衝動購買的產生。嗯不翻譯了決定先不提摘要Introductionn衝動購買在消費者行為研究中已達五十多年。n信用卡、ATM、便利商店、家庭購物、網路購物等都是在鼓勵消費,並提供消費者便利的購物方式。n在百貨公司的消費中,有27%-62%,是衝動購買的銷售量。n以產品類別中發現,36%男性購買運動服裝和雨衣是衝動購買;女性則為54%。n雖然運動產品有衝動購買商品的特質,但相關研究是很少的。(BIRG反應穿著與球隊認同)Impulse BuyingnBeatty&Ferrell(1998)n消費者的臨時性起n未計畫n非生活必要商品 Factor Affecti

9、ng Impulse Buying BehaviornProductn特殊商品、非必要商品、便利產品、消費性產品消費性產品n形成衝動購買商品的特性Low price、marginal need、mass distribution,self-service,mass adverting,prominent store display,short product line,small size or light weight,ease of storagenConsumern消費享受Shopping Enjoyment (喜愛消費的個性)H1n產品認同Identity with the produ

10、ct (Sport Team Identification)(性別差異:男性-工具、休閒;女性-象徵意義)Factor Affecting Impulse Buying BehaviornSituational FactorsnTime Availablen越少的時間壓力,越高的衝動購買nFinancial Resourcen尤其是對大學生而言Factor Affecting Impulse Buying Behavior研究方法研究方法n研究設計購物享受時間因素金錢因素球隊認同衝動購買意圖花費金額性別研究方法研究方法n抽樣:中西部大學生 (145位;白人82.8%;入學2.39年)n研究問卷

11、:如文後所示(Likert Scale 7)n資料分析:信效度、多元逐步迴歸n迴歸模型假設:常態分配、殘差檢驗為什麼用逐步迴歸?常態分配假設在迴歸模型中是非常重要的迴歸分析的功能:預測、解釋迴歸分析的功能:預測、解釋解釋型迴歸:在意每個解釋型迴歸:在意每個X在方程式的影響在方程式的影響(同時迴歸同時迴歸)預測型迴歸:在意怎樣形成最大的解釋力預測型迴歸:在意怎樣形成最大的解釋力R2(逐步迴歸)(逐步迴歸)Xn有可能被剔除有可能被剔除研究結果研究結果n效度:探索性因素分析 Sport Team Identification (均落在同一個因素裡,不需要轉軸)n信度:Cronbachs 內部一致性研

12、究結果n量表信效度偏態,正偏態0,地板效應負偏態0低狹峰0研究結果n描述性統計、變異數分析t 考驗是變異數分析的一個特例,所以性別在球隊認同的差異還是可以使用變異數分析。研究結果n皮爾森積差相關殘差檢驗Durbin-Watson value(1.93,1.845)共線性統計量Tolerance(1.0,1.0)VIF(1.0,1.0)越接近2越好值越小越好 這寫錯了,應該是花費金額才對這寫錯了,應該是花費金額才對 研究結果n性別與運動授權商品之衝動購買討論n球隊認同是唯一會影響衝動購買的因素n不同商品有不同的衝動購買因素n球隊不同於”一般”產品n越高的認同,較高的衝動購買;較高的衝動購買,越高

13、的消費n金錢因素還是與衝動購買有關(學生嘛!)n擁有授權商品的意義遠高於金錢意義n價格促銷就沒用啦,但是戰績n性別無差異n學校球隊的認同是比較中性的n再一次印證社會認同理論潛在影響了運動消費的行為研究限制與研究建議n為求研究假設與邏輯之一致,並未涵蓋所有衝動購買的面項。(店內展示、店內購買時間)n忠誠度、消費承諾(心理與行為)等亦會影響到衝動購買的意圖。n缺乏外在效度;樣本為非隨機抽樣;研究在種族差異的侷限性未來之抽樣應可拓展至校友或一般大眾。n不同之認同程度在衝動購買傾向是未來可研究之方向。另外,進一步了解衝動購買是否有長期的利益,並瞭解衝動購買之消費行為,其購買後之滿意程度(如是否後悔)。目前,我的能力就到此為止目前,我的能力就到此為止推薦研究工具書n邱皓政(2005)。量化研究法(一)研究設計與資料處理n邱皓政(2005)。量化研究法(二)統計原理與分析技術n學術論文寫作:APA規範(華泰出版)如果今天講的對你而言太簡單,那就看n王保進(2004)。多變量分析

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