引子
　　Q3季度淘宝用研与西南财经大学的陈冬宇老师合作，对聚划算的用户进行了深入研究，项目中投放的定量问卷涉及到用户对聚划算的心理认知，本文单独就这一部分内容进行讨论，最终数据是从样本中筛选出的了解聚划算的用户1010个。
　　本次研究采用七级量表考察用户对聚划算的心理认知，包含25个描述性语句（详见下文因子分析结果中的表述），事先对语句做了划分，共有八个面向：信任、产品多样性、商品质量、信息充裕性、服务质量、购买行为、安全措施、感知的机会主义行为。其中，带的面向均为反向语句；另外，购买行为的语句表述更倾向行为层面，分析时，并没有将其严格地区分出来，主要考虑购买行为隐含了用户对聚划算的习惯性依赖心理。
　　一、项目分析
　　首先，将反向语句全部正向处理；然后，求得每个样本25句描述同意程度的总分。分析可知，每个分项语句与总分均显著相关，表明量表的相关效度较高，但其中在聚划算上团购的购物券通常都有严格的消费限制，如限定了消费的内容、时间、地点等与总分的相关系数仅为0。162，可考虑删除。
　　将总分升序排列，查看样本量27处的得分，作为低分组的上限临界值；样本量73处的得分，作为高分组的下限临界值。得到高低分组，对25个语句的得分做独立样本T检验进行项目分析，可知量表中的语句得分在高低分组不存在显著差异。
　　Cronbach’sAlpha信度检验时，Alpha系数为0。904，删除在聚划算上团购的购物券通常都有严格的消费限制，如限定了消费的内容、时间、地点等时，Alpha系数变为0。910，可考虑删除。
　　二、因子分析
　　检验量表的建构效度时，以单独语句不适宜构成一个因子的原则，同样需要删除语句在聚划算上团购的购物券通常都有严格的消费限制，如限定了消费的内容、时间、地点等。
　　再次因子分析，得到取样适度性KMO值为0。913，非常适合进行因子分析；Bartlett球形检验的值为15098。173（df276）达到显著，代表群体的相关矩阵间有共同因子存在，可以进行因子分析。
　　最后萃取出八个公因子，累积方差贡献率为77。8，效果理想，且公因子与事先规定的面向吻合（详细情况如下图）。变量原始矩阵与重构矩阵之间的残差0。05的个数比例为11，拟合效果也非常好。

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