调查报告
报告题目:关于影响大学生外卖选择的因素调查
组员及分工:
1 2016年 11月 26日
随着经济的发展,外卖这一行业逐渐兴起,订外卖这一行为逐步成为人们生活中的常态。为了了解大学生这一群体对外卖行为的看法和意愿,我们做了如下调查。
随着社会经济的发展,饮食生活已经渐渐融入我们的日常的世界,每天我们在“吃”的问题上难免会有更多的考虑,吃好还是吃多已经不再让我们烦恼。因为大学生活中大学生更多的宅在宿舍或者家里而盛行的外卖反而成为一种随处可见的现象,本次调查旨在了解在校大学生外卖就餐方面的基本情况、学生选择外卖时考虑的因素和学生关于校园及周边外卖相关问题的基本看法,并将得到的信息最终作为校园及周边餐饮店铺如何更好为大学生提供外卖服务的决策基础,辅助制定店铺的经营与开拓战略。
在进行社会调查的整个过程中,我们严格按照指导老师的标准和时间等要求进行社会调查的工作。
(1)确立研究课题:课题要具备研究的价值与意义,经过小组6名成员充分讨论,根据当前大学生越来越多的订外卖的现状,我们将研究课题确定为“关于大学生外卖选择影响因素的调查研究”,并进行初步探索。
(2)提出假设:提出了包括月销量排行、外卖份量、送达时间和商家服务在内的假设模型。
(3)设计调查方案,对组员进行调查任务分工。
(1)第一组组员对教学楼内和校园中的大学生进行问卷发放。
(2)第二组组员在宿舍楼内大学生进行问卷发放。
(3)第三组组员负责网络问卷的发放及收集调查。
(1)在山东师范大学内针对大学生进行的线下问卷调查,并且通过问卷星同时在网上对网友大学生进行了调查。问卷一共调查了335份(纸质版210份,电子版125份)回收325份,除去无效问卷23份,最后采用302份作为最后的实证分析的样本。
(2)对有效问卷内容进行整合编号。
(3)使用统计数据分析软件spss进行数据分析,进行数据加工处理,我们从信度分析、因子分析、回归分析等分析方法,对调查问卷的相似性、一致性、可靠性等做了具体的分析。
(1)在对问卷进行分析之后,小组成员进行了分析与汇总。
(2)撰写调查报告。
(3)对调查总结进行深入探讨,对大学生外卖选择相关问题提出合理化建议。
1.大学生外卖消费现况具有订餐频率偏低、配送时间要求难以被满足、中午订餐量最大等特征。大学生外卖消费现况不仅被大学生性别、年级、课程量等特征所影响,而且校园生活订餐和饮食行业本身的特点对大学生外卖的发展也具有推动作用。
2.大学生是餐饮外卖的主要消费群体,他们没有固定的订餐频次,但通常选择在午餐时间通过手机网上订餐,并进行在线支付,可接受的等餐时间基本在30分钟以内。方便、可以足不出户用餐,是他们选择外卖订餐的最主要原因,价格便宜、有促销活动也是重要的因素。传单和朋友推荐是他们获取外卖平台信息的主要渠道,美团外卖和饿了么是他们目前最常使用的外卖平台,简单直接的降价促销最受欢迎,餐饮食品的卫生质量是他们选择外卖平台时考虑的最重要因素。
3.李鲁静通过调研发现大学生网络订购外卖比例高,且大多使用手机客户端;网络外卖繁荣的原因在于外卖在口味、快捷、价格补贴等方面存在明显优势。陈孝春、周豫生从大学生消费心理的角度出发,对网上订购外卖的行为特点进行分析,认为外卖符合大学生求新、贪图便捷、表达自我的心理,他们同时指出,此类外卖消费行为会导致交通安全、校园卫生等问题。肖凡根据超制图学的基本思想建立模型,发现当外卖缩短的时间距离较短时,人们更倾向于选择直接在该饮食场所就餐,随着外卖缩短的时间距离的增加,更倾向于选择外卖,当时间距离增加到一定程度时,对外卖的倾向增加程度趋于零,这种增长趋势近似趋于S曲线。另外,价格、工作日和休息日、身边是否有朋友陪同也对外卖选择产生影响。罗明辑、曹云忠提出感知有用性、感知易用性、感知风险与信任会对大学生网上订餐意愿进而对订购外卖行为产生影响。方茂中等发现,订餐配送时间是消费者重视的首要问题、优惠力度是其选择订餐平台的首要依据等。
4. O2O模式随着互联网的高速发展逐渐兴起成熟,外卖O2O模式也是随着O2O的发展近几年才兴起的,国内外学者在其研究上取得了较大进展。Ahn、Ryu、Han认为应利用O2O平台不断加强网络订餐和外卖送餐服务,利用本地化和线下服务的特点,与电子商务模式有机的结合在一起,所产生的创新营销模式将为各行业的发展带来新的生机。尚翔(2014年)提出外卖O2O APP的广泛传播,使商家通过互联网发放优惠券来营销能力,但是多领域整合能力的提高、物流配送和异地扩张的契合,都是目前外卖O2O亟待解决的问题。张荣齐,田文丽(2014)认为餐饮企业为更好的促进与消费者的互动,应通过内部培训培养一定数量的网络技术员,帮助企业更好的建设和维护O2O电商平台,建立自己的网络营销组,形成一个成本低效率高的O2O外卖模式。
根据先行研究找出了对外卖选择有影响的4个要素,分别是月销量排行、外卖份量、送达时间、商家服务。根据[图3-1]研究模型,提出了对外卖选择有影响的研究假说。
[图3-1]研究模型
假说是根据已知的科学事实和科学原理,对所研究的自然现象及其规律性提出的推测和说明。本项研究根据[图3-1]研究模型,提出了对外卖选择有影响的研究假说如下:
假设H1:月销量排行越靠前,大学生越倾向于选择该商家。
假设H2:外卖份量越大,大学生越倾向于选择该商家。
假设H3:送达时间越快,大学生越倾向于选择该商家。
假设H4: 商家服务越好,大学生越倾向于选择该商家。
因素 | 定义 | 相关研究 |
月销量排行 | 排行,是指按照一定的顺序排列 销量,指销售数量 只靠那丞相路岩,排行唤做路十的,处置军国大事。 | 1、360百科 2、《五代史平话.梁史》卷上 |
外卖份量 | 份量,指一份的斤两 | 百度百科 |
送达时间 | ||
商家服务 | 1. 服务是个人或社会组织为消费者直接或凭借某种工具、设备、设施和媒体等所做的工作或进行的一种经济活动,是向消费者个人或企业提供的,旨在满足对方某种特定需求的一种活动和好处,其生产可能与物质产品有关,也可能无关,是对其他经济单位的个人、商品或服务增加价值,并主要以活动形式表现的使用价值或效用。 2. 尊重个人,优质服务,追求卓越。 | 1、百度百科 2、IBM(国际商用机器公司) |
<表3-1>
本章通过实证分析,展示了研究对象的特性并且验证了研究模型的假说。
本研究是以在校大学生为调查对象,于2015年10月8日至10月31日共23天在山东师范大学针对大学生进行的问卷调查,并且通过问卷星同时在网上对网友大学生进行了调查。问卷一共调查了335份,回收325份,除去其中不真实、不认真回答23份,最后采用302份作为最后的实证分析的样本。
(1)性别:
男生110人(36.4%)
女生192人(63.6%)
(2)年级:
大一117人 (38.7%)
大二68人 (22.5%)
大三92人(30.5%)
大四15人 (5%)
研究生10人(3.3%)
区分 | 数量 | 比率(%) | |
性别 | 男 | 110 | 36.4 |
女 | 192 | 63.6 | |
年级 | 大一 | 117 | 38.7 |
大二 | 68 | 22.5 | |
大三 | 92 | 30.5 | |
大四 | 15 | 5 | |
研究生 | 10 | 3.3 | |
<表4-1>人口统计特征
频率分析
年级 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 大一 | 117 | 38.7 | 38.7 | 38.7 |
大二 | 68 | 22.5 | 22.5 | 61.3 | |
大三 | 92 | 30.5 | 30.5 | 91.7 | |
大四 | 15 | 5.0 | 5.0 | 96.7 | |
研究生 | 10 | 3.3 | 3.3 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
性别 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 男 | 110 | 36.4 | 36.4 | 36.4 |
女 | 192 | 63.6 | 63.6 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
楼层 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 一楼 | 23 | 7.6 | 7.6 | 7.6 |
二楼,三楼 | 68 | 22.5 | 22.5 | 30.1 | |
四楼,五楼 | 108 | 35.8 | 35.8 | 65.9 | |
六楼,七楼 | 103 | 34.1 | 34.1 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
外卖选择1 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 43 | 14.2 | 14.2 | 14.2 |
同意 | 93 | 30.8 | 30.8 | 45.0 | |
一般 | 137 | 45.4 | 45.4 | 90.4 | |
不同意 | 22 | 7.3 | 7.3 | 97.7 | |
非常不同意 | 7 | 2.3 | 2.3 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
外卖选择2 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 32 | 10.6 | 10.6 | 10.6 |
同意 | 44 | 14.6 | 14.6 | 25.2 | |
一般 | 109 | 36.1 | 36.1 | 61.3 | |
不同意 | 98 | 32.5 | 32.5 | 93.7 | |
非常不同意 | 19 | 6.3 | 6.3 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
外卖选择3 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 44 | 14.6 | 14.6 | 14.6 |
同意 | 82 | 27.2 | 27.2 | 41.7 | |
一般 | 85 | 28.1 | 28.1 | 69.9 | |
不同意 | 72 | 23.8 | 23.8 | 93.7 | |
非常不同意 | 19 | 6.3 | 6.3 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
外卖选择4 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 16 | 5.3 | 5.3 | 5.3 |
同意 | 80 | 26.5 | 26.5 | 31.8 | |
一般 | 158 | 52.3 | 52.3 | 84.1 | |
不同意 | 41 | 13.6 | 13.6 | 97.7 | |
非常不同意 | 7 | 2.3 | 2.3 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
外卖选择5 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 35 | 11.6 | 11.6 | 11.6 |
同意 | 105 | 34.8 | 34.8 | 46.4 | |
一般 | 80 | 26.5 | 26.5 | 72.8 | |
不同意 | 70 | 23.2 | 23.2 | 96.0 | |
非常不同意 | 12 | 4.0 | 4.0 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
月销量排行1 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 34 | 11.3 | 11.3 | 11.3 |
同意 | 133 | 44.0 | 44.0 | 55.3 | |
一般 | 98 | 32.5 | 32.5 | 87.7 | |
不同意 | 36 | 11.9 | 11.9 | 99.7 | |
非常不同意 | 1 | .3 | .3 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
月销量排行2 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 51 | 16.9 | 16.9 | 16.9 |
同意 | 132 | 43.7 | 43.7 | 60.6 | |
一般 | 84 | 27.8 | 27.8 | 88.4 | |
不同意 | 34 | 11.3 | 11.3 | 99.7 | |
非常不同意 | 1 | .3 | .3 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
月销量排行3 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 43 | 14.2 | 14.2 | 14.2 |
同意 | 137 | 45.4 | 45.4 | 59.6 | |
一般 | 88 | 29.1 | 29.1 | 88.7 | |
不同意 | 33 | 10.9 | 10.9 | 99.7 | |
非常不同意 | 1 | .3 | .3 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
月销量排行4 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 16 | 5.3 | 5.3 | 5.3 |
同意 | 67 | 22.2 | 22.2 | 27.5 | |
一般 | 156 | 51.7 | 51.7 | 79.1 | |
不同意 | 59 | 19.5 | 19.5 | 98.7 | |
非常不同意 | 4 | 1.3 | 1.3 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
月销量排行5 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 63 | 20.9 | 20.9 | 20.9 |
同意 | 186 | 61.6 | 61.6 | 82.5 | |
一般 | 42 | 13.9 | 13.9 | 96.4 | |
不同意 | 11 | 3.6 | 3.6 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
份量1 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 21 | 7.0 | 7.0 | 7.0 |
同意 | 58 | 19.2 | 19.2 | 26.2 | |
一般 | 177 | 58.6 | 58.6 | 84.8 | |
不同意 | 38 | 12.6 | 12.6 | 97.4 | |
非常不同意 | 8 | 2.6 | 2.6 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
份量2 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 23 | 7.6 | 7.6 | 7.6 |
同意 | 97 | 32.1 | 32.1 | 39.7 | |
一般 | 130 | 43.0 | 43.0 | 82.8 | |
不同意 | 46 | 15.2 | 15.2 | 98.0 | |
非常不同意 | 6 | 2.0 | 2.0 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
份量3 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 13 | 4.3 | 4.3 | 4.3 |
同意 | 35 | 11.6 | 11.6 | 15.9 | |
一般 | 130 | 43.0 | 43.0 | 58.9 | |
不同意 | 105 | 34.8 | 34.8 | 93.7 | |
非常不同意 | 19 | 6.3 | 6.3 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
份量4 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 3 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
同意 | 27 | 8.9 | 8.9 | 9.9 | |
一般 | 96 | 31.8 | 31.8 | 41.7 | |
不同意 | 147 | 48.7 | 48.7 | 90.4 | |
非常不同意 | 29 | 9.6 | 9.6 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
份量5 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 5 | 1.7 | 1.7 | 1.7 |
同意 | 28 | 9.3 | 9.3 | 10.9 | |
一般 | 73 | 24.2 | 24.2 | 35.1 | |
不同意 | 147 | 48.7 | 48.7 | 83.8 | |
非常不同意 | 49 | 16.2 | 16.2 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
送达时间1 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 87 | 28.8 | 28.8 | 28.8 |
同意 | 152 | 50.3 | 50.3 | 79.1 | |
一般 | 53 | 17.5 | 17.5 | 96.7 | |
不同意 | 10 | 3.3 | 3.3 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
送达时间2 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 45 | 14.9 | 14.9 | 14.9 |
同意 | 91 | 30.1 | 30.1 | 45.0 | |
一般 | 132 | 43.7 | 43.7 | 88.7 | |
不同意 | 32 | 10.6 | 10.6 | 99.3 | |
非常不同意 | 2 | .7 | .7 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
送达时间3 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 13 | 4.3 | 4.3 | 4.3 |
同意 | 33 | 10.9 | 10.9 | 15.2 | |
一般 | 130 | 43.0 | 43.0 | 58.3 | |
不同意 | 114 | 37.7 | 37.7 | 96.0 | |
非常不同意 | 12 | 4.0 | 4.0 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
送达时间4 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 16 | 5.3 | 5.3 | 5.3 |
同意 | 40 | 13.2 | 13.2 | 18.5 | |
一般 | 125 | 41.4 | 41.4 | 59.9 | |
不同意 | 102 | 33.8 | 33.8 | 93.7 | |
非常不同意 | 19 | 6.3 | 6.3 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
送达时间5 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 24 | 7.9 | 7.9 | 7.9 |
同意 | 63 | 20.9 | 20.9 | 28.8 | |
一般 | 69 | 22.8 | 22.8 | 51.7 | |
不同意 | 106 | 35.1 | 35.1 | 86.8 | |
非常不同意 | 40 | 13.2 | 13.2 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
商家服务1 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 21 | 7.0 | 7.0 | 7.0 |
同意 | 112 | 37.1 | 37.1 | 44.0 | |
一般 | 142 | 47.0 | 47.0 | 91.1 | |
不同意 | 25 | 8.3 | 8.3 | 99.3 | |
非常不同意 | 2 | .7 | .7 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
商家服务2 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 13 | 4.3 | 4.3 | 4.3 |
同意 | 98 | 32.5 | 32.5 | 36.8 | |
一般 | 133 | 44.0 | 44.0 | 80.8 | |
不同意 | 50 | 16.6 | 16.6 | 97.4 | |
非常不同意 | 8 | 2.6 | 2.6 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
商家服务3 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 11 | 3.6 | 3.6 | 3.6 |
同意 | 54 | 17.9 | 17.9 | 21.5 | |
一般 | 162 | 53.6 | 53.6 | 75.2 | |
不同意 | 69 | 22.8 | 22.8 | 98.0 | |
非常不同意 | 6 | 2.0 | 2.0 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
商家服务4 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 26 | 8.6 | 8.6 | 8.6 |
同意 | 129 | 42.7 | 42.7 | 51.3 | |
一般 | 107 | 35.4 | 35.4 | 86.8 | |
不同意 | 35 | 11.6 | 11.6 | 98.3 | |
非常不同意 | 5 | 1.7 | 1.7 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
商家服务5 | |||||
频率 | 百分比 | 有效百分比 | 累积百分比 | ||
有效 | 非常同意 | 19 | 6.3 | 6.3 | 6.3 |
同意 | 92 | 30.5 | 30.5 | 36.8 | |
一般 | 117 | 38.7 | 38.7 | 75.5 | |
不同意 | 64 | 21.2 | 21.2 | 96.7 | |
非常不同意 | 10 | 3.3 | 3.3 | 100.0 | |
合计 | 302 | 100.0 | 100.0 | ||
✧ 信度分析
信度分析用于探索研究事物间的相似性。用于评价问卷这种测量工具的稳定性或可靠性,具体来说就是用问卷对同一事物进行重复测量时,所得结果的一致性程度。
一般测量信度要看Cronbach's ɑ 指数。根据多数学者的观点,任何测验或量表的信度系数如果在0.9以上,则该测验或量表的信度甚佳;信度系数在0.7以上都是可接受的;如果在0.6以上,则该量表应进行较大修订,但仍不失其价值。
外卖选择
可靠性统计量 | |
Cronbach's Alpha | 项数 |
.493 | 5 |
月销量排行
可靠性统计量 | |
Cronbach's Alpha | 项数 |
.683 | 5 |
份量
可靠性统计量 | |
Cronbach's Alpha | 项数 |
.731 | 5 |
送达时间
可靠性统计量 | |
Cronbach's Alpha | 项数 |
.771 | 5 |
商家服务
可靠性统计量 | |
Cronbach's Alpha | 项数 |
.796 | 5 |
<表5-2>测定项目的信度分析结果
区分 | 问项数 | Cronbach's ɑ |
外卖选择 | 5 | 0.493 |
月销量排行 | 5 | 0.683 |
份量 | 5 | 0.731 |
送达时间 | 5 | 0.771 |
商家服务 | 5 | 0.796 |
本研究关于测定项目的信度分析结果是外卖选择:0.493;月销量排行:0.683;份量:0.731;送达时间:0.771;商家服务:0.796。综上分析,外卖选择和月销量排行应进行较大修订,但仍不失其价值;份量、送达时间和商家服务可以接受。
✧ 因子分析
因子分析是一种多变量化简技术。目的是分解原始变量,从中归纳出潜在的“类别”,相关性较强的指标归为一类,不同类间变量的相关性较低。每一类变量代表了一个“共同因子”,即一种内在结构,因子分析就是要寻找该结构。所以我们用因子分析来评价问卷的结构效度。
表<4-2-2>
旋转成份矩阵a | ||||
成份 | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | |
月销量排行1 | .259 | -.010 | .009 | .716 |
月销量排行2 | .135 | -.018 | .039 | .835 |
月销量排行3 | .010 | .164 | .052 | .762 |
份量1 | .188 | .542 | .094 | .175 |
份量2 | .221 | .693 | -.003 | .155 |
份量3 | -.003 | .734 | .164 | -.055 |
份量4 | .141 | .800 | .058 | .007 |
份量5 | .149 | .568 | .079 | -.048 |
送达时间2 | .008 | .021 | .745 | .116 |
送达时间3 | .035 | .048 | .819 | .046 |
送达时间4 | .052 | .161 | .829 | -.065 |
送达时间5 | .103 | .134 | .697 | .008 |
商家服务1 | .714 | .021 | .056 | .144 |
商家服务2 | .746 | .137 | .084 | .146 |
商家服务3 | .795 | .192 | .046 | .135 |
商家服务4 | .713 | .144 | .098 | .048 |
商家服务5 | .624 | .262 | -.055 | .008 |
提取方法 :主成份。 旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。 | ||||
a. 旋转在 6 次迭代后收敛。 | ||||
✧ 回归分析
为了验证假说的真假我们使用了回归分析。回归分析是研究两个变量间的统计关系。
表<4-3-1>回归分析结果
系数a | ||||||
模型 | 非标准化系数 | 标准系数 | t | Sig. | ||
B | 标准 误差 | 试用版 | ||||
1 | (常量) | 1.092 | .206 | 5.307 | .000 | |
月销量排行 | .107 | .045 | .128 | 2.345 | .020 | |
份量 | .223 | .055 | .233 | 4.041 | .000 | |
送达时间 | .063 | .041 | .082 | 1.526 | .128 | |
商家服务 | .194 | .054 | .210 | 3.581 | .000 | |
a. 因变量: 外卖选择 | ||||||
根据表<4-3-1>的回归分析结果,假说中的
月销量排行对外卖选择有显著影响 (sig=0.020<0.05)
份量对外卖选择有显著影响 (sig=0.000<0.05)
商家服务对外卖选择有显著影响 (sig=0.000<0.05)
送达时间对外卖选择没有显著影响 (sig=0.128>0.05)
表<4-3-2>
模型汇总 | ||||
模型 | R | R 方 | 调整 R 方 | 标准 估计的误差 |
1 | .449a | .201 | .190 | .52114 |
a. 预测变量: (常量), 商家服务, 送达时间, 月销量排行, 份量。 | ||||
表<4-3-2>中R表示模型拟合优度,R越接近1说明模型越好。通过实证分析本研究的模型拟合优度R=0.449.
<表4-4>是模型假说采纳与否的汇总。可以归纳为下面的公式表示:
外卖选择=α+月销量+份量+商家服务
<表4-4>假说验证结果
假说 | sig值 | 结果 |
H1:月销量排行→外卖选择 | 0.020 | 采纳 |
H2:份量→外卖选择 | 0.000 | 采纳 |
H3:送达时间→外卖选择 | 0.128 | 驳回 |
H4:外卖服务→外卖选择 | 0.000 | 采纳 |
通过上表,可以很清晰的看出,月销量排行、份量、外卖服务对外卖选择具有显著影响,而送达时间对外卖选择没有显著影响。
1、假设驳回因素分析
H3:送达时间
在如今的大学中,越来越多的商家开始实行送到宿舍的制度,也就是说,大学生不需要自己下楼取外卖,这样就节省了很多的时间,也节省了力气,大学生对送达时间的要求也不会很高。因此,送达时间并不能明显的影响大学生对外卖的选择。
2、假设采纳因素分析
H1:月销量排行
月销量排行反映了选择此商家外卖的人数,反映了此外卖的受欢迎程度。对于大学生而言,月销量排行是他们是否选择此外卖的一个依据,月销量排行高,人们就会认为此外卖受欢迎,就会愿意去尝试订购,就会对外卖选择产生影响。
H2:份量
对于大学生,特别是男生,他们的胃口比较大,份量的大小就会成为他们选择外卖的一个重要因素。如果某一个外卖的分量太小,那么有时学生就需要订两份外卖,不仅非常麻烦,而且价钱也高。因此,份量是影响外卖选择的一个重要因素。
H4:外卖服务
在当今社会,越来越多的人开始追求服务质量,外卖也不例外。人们开始喜欢选择那些服务周到,态度良好的外卖,而外卖的服务质量也成为影响外卖选择的重要因素。
综上所述,月销量排行、份量和外卖服务对大学生选择外卖有明显的影响,而送达时间对外卖选择没有显著影响。
大学生已经成为O2O外卖行业的巨大的消费群体,这种网上订购外卖的餐饮消费方式已经成为一种潮流和趋势。网络技术和工具的普及、电子商务的发展为这一趋势提供了外部环境,而O2O外卖自身在时间、多样性等方面的优势也迎合了广大高校学生的用餐需求。
第一,从高校后勤服务的角度看,高校餐饮部门应关注服务方式、经营模式的创新,探索高效、信息化、现代企业制度的高校食堂管理之路;在提升饭菜质量、品种的同时,针对当前学生在用餐时间、用餐方式等方面的需求,着力改善服务方式,探索食堂特色化、灵活用餐时间的经营模式,为学生提供便捷、卫生、个性化、定制化的服务。
第二,从学生管理的角度来讲,高校应关注“宅”现象与饮食健康教育,“宅”现象的出现和流行,是当代大学生在新的社会文化背景下寻求自我实现和自我价值的尝试,成为一种新的群体特征,然而“宅”的同时要加强对大学生兴趣、动机、行为和消费的引导,有很多喜欢宅的学生生活作息并不规律,在饮食上也并不注重营养搭配,贪图便捷胡乱解决,进餐时间不规律,而这种饮食习惯会对大学生的身心健康产生负面影响。因此,如何引导在校大学生走出封闭的宿舍,远离电脑屏幕,引导他们健康饮食,建立正常合理的作息规律,进一步丰富校园文化活动,将是一个日益重要的课题。
第三,从外卖商家的角度来讲,商家应着力提高自己商品的质量,比如食品健康卫生方面、菜品的口味等,在配送时长、订餐方式、促销方式、个性化消费等方面满足大学生消费者的需求,提高相关服务,商户之间形成良性竞争,打造更加安全便捷的外卖消费环境。
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