吳巧英 支阿玲 仇邵儀

浙江理工大學國際教育學院

回歸分析在服裝消費行為研究中的應用

吳巧英 支阿玲 仇邵儀

浙江理工大學國際教育學院

本文選取中國知網(wǎng)的七個數(shù)據(jù)庫，對服裝消費行為、回歸分析相關文獻進行統(tǒng)計、分析，總結了回歸分析在服裝消費行為研究中的應用現(xiàn)狀、方法選擇以及應用過程。

服裝 消費行為 回歸分析

在服裝消費行為研究中，通過調(diào)研獲取數(shù)據(jù)，再進一步進行合理的數(shù)據(jù)分析的定量分析方法，有利于研究者更為客觀地了解消費者的各類消費行為?；貧w分析作為一種應用廣泛的數(shù)量分析方法，借助該方法可以準確把握變量如何受制于一個或多個其他變量，此方法適用于服裝消費行為研究中各類消費行為影響因素的分析及相關假設的驗證。本文將基于中國知網(wǎng)的七個數(shù)據(jù)庫，對相關文獻的數(shù)量、數(shù)據(jù)庫來源等進行統(tǒng)計，通過對服裝消費行為研究文獻資料的閱讀和分析，總結回歸分析在服裝消費行為研究中的應用現(xiàn)狀、回歸方法選擇及一般應用過程，以期為研究服裝消費行為的學者提供參考。

一、文獻檢索方法

文獻檢索范圍：選取中國知網(wǎng)上的數(shù)據(jù)庫，重點選擇期刊類、學位論文類、會議報紙類。采用高級檢索中主題檢索和全文檢索組合使用的方法，對文獻庫中的文獻進行檢索。

文獻檢索關鍵詞：依據(jù)服裝消費行為相關理論，選取“購買意愿”、 “購買決策”、“消費行為”、“購買行為”、“忠誠度”、 “滿意度”為關鍵詞。依據(jù)回歸分析理論，選取“回歸分析”、“逐步回歸”、“Logistic回歸”或“邏輯回歸”、“擬合優(yōu)度檢驗”、“共線性檢驗”為關鍵詞。

檢索流程：依據(jù)上述關鍵詞進行分級搜索（圖1）：第一級為主題搜索“服裝”；第二級為主題搜索“消費行為”、“購買行為”、“購買決策”、“購買意愿”、“滿意度”、“忠誠度”；第三級為全文搜索“回歸分析”、“逐步回歸”、“Logistic回歸”或“邏輯回歸”。

圖1 檢索流程

二、回歸分析在服裝消費行為研究中的應用現(xiàn)狀分析

（一）應用回歸分析的文獻數(shù)量統(tǒng)計分析

分別將6個二級主題搜索關鍵詞與1個一級主題搜索“服裝”一一組合開展文獻檢索，并分別記錄各二級主題的文獻數(shù)；分別將3個全文搜索關鍵詞與6個二級主題搜索關鍵詞及1個一級主題搜索“服裝”一一組合開展文獻檢索，并分別記錄依據(jù)不同二級主題、不同全文搜索關鍵詞檢索到的文獻數(shù)。對于不同搜索組合檢索到的相同文獻進行剔除，具體包括：“購買行為”與“購買決策”、“購買意愿”、“忠誠度”各重合1篇、2篇、1篇，全部計入“購買行為”?！皾M意度”與“忠誠度”重合7篇，統(tǒng)計進入“滿意度”。在繼續(xù)加入“回歸分析”關鍵詞后，“滿意度”與“忠誠度”重合3篇，統(tǒng)計進入“滿意度”。 文獻檢索統(tǒng)計結果見表1。

表1 不同關鍵詞的文獻檢索統(tǒng)計結果

表1可見，回歸分析在服裝消費行為研究中已得到較廣泛應用，其中服裝購買意愿研究中應用回歸分析的比例最高，達到55.26%；而后依次為購買決策、購后滿意度、忠誠度，分別為24.52%、19.95%、17.86%；消費行為與購買行為相對較低，分別為14.21%、13.85%。逐步回歸亦在購買意愿文獻中應用比例最高為8,78%，其次為忠誠度、滿意度。Logistics回歸在文獻中應用較少，除了忠誠度研究中比例為3.13%，其它研究主題下占比均小于1%。

（二）數(shù)據(jù)庫來源統(tǒng)計分析

以“服裝”為基礎檢索詞加入“消費行為”或“購買行為”、“購買決策”、“購買意愿”、“滿意度”“忠誠度”中的一個關鍵詞進行檢索，在統(tǒng)計中加入或不加入“回歸分析”，分別記錄期刊、博士、碩士論文三類數(shù)據(jù)庫中的文獻數(shù)，統(tǒng)計結果見表2，“期刊”指中國學術期刊網(wǎng)絡出版總庫和特色期刊之和。表2可見，服裝消費行為研究的文獻類型，碩士論文與期刊論文數(shù)量相當，分別為929、973篇，但碩士論文中27.7%的文獻采用回歸分析，占總碩士論文數(shù)量的27.7%，遠高于期刊論文7.81%。博士論文則最高，50%的服裝消費行為領域研究論文應用了回歸分析法。

表2 不同數(shù)據(jù)庫的文獻檢索統(tǒng)計結果

合計 76/973（7.81%） 20/40（50%） 258/929（27.7%）

（三）回歸分析與其他統(tǒng)計分析方法的組合應用統(tǒng)計分析

以“服裝”、“回歸分析”以及消費行為類關鍵詞為基礎檢索詞，加入“因子分析”和“聚類分析”中的一個關鍵詞進行檢索，剔除重復的文獻數(shù)量，記錄并統(tǒng)計加入前與加入后的文獻數(shù)，結果見表3。可見64.3%的應用回歸分析的服裝消費行為研究文獻中包含“因子分析”， 說明學者在進行服裝消費行為研究時常將“因子分析”與回歸分析配合使用。另表3可見，聚類分析也同時應用于各類消費行為研究的文獻中，回歸分析與聚類分析組合應用的文獻占16.5%。

表3 回歸分析與因子分析、聚類分析組合應用的文獻檢索統(tǒng)計結果

三、回歸分析方法的選擇與應用流程分析

（一）回歸分析在服裝消費行為研究中的方法選擇

通過文獻閱讀、分析可知，用于服裝消費行為研究的回歸分析方法主要包括線性回歸、logistics回歸，選擇哪種回歸方法需要根據(jù)因變量的類型來確定。

在線性回歸模型的假設條件中，對它所使用的自變量值的度量不加以限制，只要求每一個自變量不能是其它自變量的完全線性組合，且自變量不能與誤差項相關，而且因變量必須是連續(xù)的定量。多數(shù)服裝消費行為類研究可選用線性回歸模型進行分析。例如，陳瑩瑩[1]以消費者購買決策為因變量，產(chǎn)品價格、產(chǎn)品質(zhì)量、品牌聲譽、促銷海報、銷售人員、店鋪陳列、店鋪環(huán)境做為自變量；選擇多元線性回歸的強制回歸法，探討了服裝消費者購買決策與服裝店室內(nèi)視覺感受的相關性。王智星[2]探討了服裝品牌感知質(zhì)量對顧客忠誠度的影響，選用多元線性回歸的逐步回歸法，構建了回歸模型：忠誠度=0.957+0.240*店鋪形象+0.147*售后服務質(zhì)量+0.198*品牌知名度+0.123*售前服務質(zhì)量+0.118*產(chǎn)品質(zhì)量。

但是在研究服裝消費行為時，并不是每個的因變量都屬于數(shù)值型，還有相當多的問題是分析自變量因子怎么對一個非數(shù)值型的分類變量產(chǎn)生影響。例如在研究消費者滿意度時，會出現(xiàn)因變量為是否滿意（如1為不滿意，2為滿意），此時選用Logistic回歸分析是合理的，因為在這樣的情況下強行建立一般的線性回歸模型，由于因變量只有兩個值，對于任一給定的自變量的值，殘差本身也只有兩個取值，這樣殘差就不符合正態(tài)分布的要求，后續(xù)也無法進行回歸系數(shù)的假設檢驗和建立置信區(qū)間。Jhanghiz Syahrivar[3]等人研究了信用卡、購物折扣、促銷方法和店鋪布局對沖動購買行為的影響，其因變量分沖動、不沖動兩種表現(xiàn)行為，因此選用了二元Logistic回歸分析。徐娟娟[4]研究了消費者服裝品牌忠誠度影響因素，其因變量為品牌忠誠度，分低、中、高三個等級，因此選用了多元Logistic回歸分析。

（二）回歸分析方法應用的基本思路與一般步驟

圖2為回歸分析法在服裝消費行為研究中的過程簡圖，其主要步驟如下：

圖2 回歸分析應用的過程簡圖

（1）回歸方程中解釋變量（自變量）和被解釋變量（因變量）的確定。通過問卷調(diào)研的方式采集數(shù)據(jù)，在篩選問卷的題項是可以選用因子分析、聚類分析、平均值比較和相關分析等；也可以選擇參考專家建議或其他定性研究刪去部分題項，達到確定各變量可包含題項的目的，并計算各變量的取值。

（2）回歸方程或模型的建立。確定的自變量和因變量后，根據(jù)因變量類型選擇合適的回歸分析方法，建立回歸方程或模型。在服裝消費行為研究中，多數(shù)情況下都是多個因素影響一種行為，所以研究者常選用多元回歸模型。

（3）對回歸分析方程進行各項檢驗，確保方程的有效性和結果的準確性。對于不同的回歸分析方法，各項檢驗的結果可從不同的輸出表中查看，圖3、圖4分別為多元線性回歸檢驗、序次Logistic回歸檢驗內(nèi)容。

圖3 多元線性回歸檢驗內(nèi)容

圖4 Logistic回歸檢驗內(nèi)容

（4）得出研究結論。不同研究者在進行回歸分析后歸納結論時，會運用不同的方法。其中線性回歸中常用回歸方程和模型圖形式表達結論，Logistic回歸中常用文字或排序形式描述結論。

四、建議

合理選用、正確運用統(tǒng)計分析方法，才能得出有統(tǒng)計意義的結果用于指導實踐。服裝消費行為研究中運用回歸分析方法進行數(shù)據(jù)處理時應注意以下三點：

其一，根據(jù)因變量和自變量的選擇首先確定研究中的因變量是什么，這一因變量屬于數(shù)值變量還是分類變量。以研究服裝品牌消費者的忠誠度為例，先確定衡量忠誠度的指標是什么，若以回購作為指標，當回購是以次數(shù)形式調(diào)查時，因變量是數(shù)值型的，在其他條件符合的情況下可選用線性回歸；當回購是以回歸或不回購的形式進行調(diào)查時，則需要選擇Logistic回歸。

其二，在確定變量時，若存在多個題項都屬于一個變量則需要考慮是否需要篩選。篩選變量可選用因子分析、聚類分析、平均值比較和相關分析等數(shù)據(jù)分析方法；同時也可以選擇參考專家建議或其他定性研究刪去部分題項。從而確定變量的取值方法，確定回歸分析的變量。在進行平均值比較和定性篩選題項時，通?？梢杂酶黝}項得分的平均值作為確定變量的取值。

其三，在線性回歸方法的選擇時可能遇到難以抉擇的情況，可以先選擇較為直接的強制回歸方法，再對實際分析的輸出結果進行各項檢驗，判斷是否需要使用其他方法?；貧w分析中各項檢驗十分重要，通過檢驗的結論，可靠性較高。

[1]陳瑩瑩.服裝店鋪內(nèi)的視覺營銷對消費者購買決策的影響研究[D].上海: 東華大學, 2013.

[2]王智星.服裝品牌感知質(zhì)量對顧客忠誠度的影響研究[D].北京: 北京服裝學院, 2010.

[3]Jhanghiz Syahrivar, Randy Ardianto. The impact of credit card,shopping discount, promotion approach, and store layout towards impulse buying behavior [J]. Imperial Journal of Interdisciplinary Research, 2016, (11): 865~870.

[4]徐娟娟.基于logistic回歸消費者服裝品牌忠誠度影響因素實證研究[D].山東: 青島大學, 2011.

吳巧英（1972-），女，浙江浦江人，博士，教授。

本文為浙江理工大學研究生課程建設項目——《服裝實驗設計與數(shù)據(jù)分析》課程建設的階段性成果。