劉紅文

江西服裝學(xué)院 服裝設(shè)計(jì)學(xué)院(中國(guó))

統(tǒng)計(jì)分析方法是方法論研究的重要組成部分，適宜的統(tǒng)計(jì)分析方法，能夠幫助研究者在嚴(yán)謹(jǐn)且復(fù)雜的學(xué)術(shù)研究中，深入探討研究現(xiàn)象的脈絡(luò)與發(fā)展趨勢(shì)[1]。綜觀服飾研究領(lǐng)域，“因果關(guān)系” “成長(zhǎng)與變化”與“長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì)”等“變化”型問(wèn)題一直是該領(lǐng)域研究的重點(diǎn)。如，研究服飾產(chǎn)品設(shè)計(jì)偏好的變化、服飾消費(fèi)者購(gòu)買意愿的改變，以及新教育技術(shù)及理念對(duì)服飾類專業(yè)人才培養(yǎng)的影響等。要深入了解研究對(duì)象的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，必須使用縱向研究設(shè)計(jì)，通過(guò)對(duì)相同研究對(duì)象的反復(fù)測(cè)量與評(píng)估來(lái)達(dá)到這一目的?？v向研究可以有效探討研究對(duì)象在某一段時(shí)間內(nèi)的改變情形，但無(wú)論是自然科學(xué)中的實(shí)驗(yàn)型設(shè)計(jì)，還是社會(huì)科學(xué)中的非實(shí)驗(yàn)型測(cè)量，縱向研究設(shè)計(jì)都涉及到相關(guān)變量數(shù)據(jù)的收集與分析。而對(duì)于縱向研究數(shù)據(jù)分析而言，不同統(tǒng)計(jì)方法都有其理論模型與資料適用性的假設(shè)與限制，沒(méi)有單一的統(tǒng)計(jì)方法可以適用于全部的資料類型。因此，有必要針對(duì)不同的資料結(jié)構(gòu)，尋找不同的統(tǒng)計(jì)模式與資料分析方法。

在服飾研究領(lǐng)域，方差分析與多元回歸為傳統(tǒng)的縱向研究統(tǒng)計(jì)方法。但這些統(tǒng)計(jì)方法僅分析研究對(duì)象的整體變化軌跡，將研究個(gè)體之間的差異單純作為誤差進(jìn)行處理。然而，這種“誤差”有可能包含有關(guān)研究變化的寶貴信息。因此，為適應(yīng)研究統(tǒng)計(jì)的需求，廣大研究人員開(kāi)始轉(zhuǎn)向使用更先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)分析方法來(lái)探索研究對(duì)象變化軌跡中個(gè)體間的差異。盡管目前在其他社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，隨機(jī)效應(yīng)方差分析、隨機(jī)系數(shù)模型、多層次線性分析等已用于改善傳統(tǒng)研究方法的不足，但在這些研究方法中，研究模型在很大程度上僅限于單一的因變量，因此它們?nèi)匀粺o(wú)法完全滿足當(dāng)前日益復(fù)雜的理論發(fā)展需求。鑒于此，本文將目前縱向研究設(shè)計(jì)中最具代表性且應(yīng)用前景廣泛的潛在成長(zhǎng)模型(latent growth modeling， LGM)引入服飾研究領(lǐng)域，以促進(jìn)服飾縱向研究的發(fā)展。

以余民寧[2]為代表的學(xué)者認(rèn)為，探究長(zhǎng)期趨勢(shì)變化的方法學(xué)，勢(shì)必成為未來(lái)研究方法的顯學(xué)。潛在成長(zhǎng)模型使“變化”的概念化和分析方式發(fā)生了重大轉(zhuǎn)變，它為研究人員提供的不僅僅是一種新的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，更是一種縱向動(dòng)態(tài)研究的分析框架，因此，未來(lái)其必將具有廣闊的應(yīng)用前景。

Duncan等[3]認(rèn)為，潛在成長(zhǎng)模型掀起了一場(chǎng)當(dāng)前社會(huì)科學(xué)研究領(lǐng)域中最重要和最具影響力的統(tǒng)計(jì)革命。目前，潛在成長(zhǎng)模型已得到了國(guó)際學(xué)界的普遍重視，并被廣泛應(yīng)用于心理學(xué)、行為科學(xué)、教育學(xué)及其他領(lǐng)域。但從本文對(duì)中國(guó)國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)的梳理情況來(lái)看，潛在成長(zhǎng)模型在中國(guó)各領(lǐng)域研究中的應(yīng)用尚不多見(jiàn)，僅有的數(shù)篇文獻(xiàn)也主要集中在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究中，社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域涉及的較少，而服飾研究領(lǐng)域更是處于應(yīng)用空白。鑒于此，本文在對(duì)潛在成長(zhǎng)模型的研究設(shè)計(jì)要求進(jìn)行論述的基礎(chǔ)上，通過(guò)一個(gè)服飾領(lǐng)域的實(shí)例，探討潛在成長(zhǎng)模型在服飾研究領(lǐng)域的具體應(yīng)用，為未來(lái)相關(guān)研究提供參考。

1 潛在成長(zhǎng)模型的研究設(shè)計(jì)要求

有關(guān)潛在成長(zhǎng)模型的類型與結(jié)構(gòu)等內(nèi)容，已有文獻(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。本文主要論述潛在成長(zhǎng)模型在實(shí)際操作過(guò)程中的研究設(shè)計(jì)要求，以推動(dòng)后續(xù)的案例研究。在實(shí)際使用潛在成長(zhǎng)模型進(jìn)行研究問(wèn)題的分析時(shí)，必須熟悉其相關(guān)研究設(shè)計(jì)要求，以確保研究的順利進(jìn)行及最終所得結(jié)論的準(zhǔn)確性，有關(guān)潛在成長(zhǎng)模型的研究設(shè)計(jì)要求如下所述。

1.1 數(shù)據(jù)形態(tài)要求

Byrne[4]認(rèn)為利用潛在成長(zhǎng)模型進(jìn)行縱向研究分析時(shí)，其數(shù)據(jù)形態(tài)需滿足下述4點(diǎn)要求：

——因變量需為連續(xù)變量，且時(shí)間上至少必須跨3個(gè)時(shí)期；

——數(shù)據(jù)跨期可以不同，但每個(gè)研究樣本的時(shí)間間隔需一致；

——數(shù)據(jù)分析的單位，在跨期之間必須一致或可轉(zhuǎn)換成相同的單位；

——樣本數(shù)量需要大到足以檢驗(yàn)出樣本間的差異。

其中，時(shí)間測(cè)量值至少為3期。在實(shí)際研究中，模型越復(fù)雜(如非線性模型)，需要的測(cè)量值越多。對(duì)于樣本量的需求，由于潛在成長(zhǎng)模型與結(jié)構(gòu)方程模型相同，都屬于大樣本分析技術(shù)，因此建議估計(jì)的自由參數(shù)P與樣本數(shù)N的比例為P∶N=1∶10。此外，若數(shù)據(jù)出現(xiàn)了正態(tài)偏離問(wèn)題，還應(yīng)適當(dāng)增加樣本數(shù)量。

1.2 模型基本參數(shù)設(shè)定

Rovine等[5]提出的潛在成長(zhǎng)模型基本參數(shù)設(shè)定要求包括下述5點(diǎn)。

——潛變量設(shè)定：設(shè)截距因子與斜率因子相關(guān)；

——誤差方差：所有變量估計(jì)殘差均值設(shè)為0，方差同質(zhì)并設(shè)定觀察變量截距為0；

——截距因子：平均截距和截距方差均為自由估計(jì)，所有截距因子載荷量均設(shè)為1(即以收集的第一期測(cè)量值為基準(zhǔn))；

——斜率因子：平均斜率和斜率方差均為自由估計(jì)，斜率因子載荷量定義時(shí)間意義，并決定不同模型類型；

——不能設(shè)定截距因子影響斜率因子，反之亦然。

關(guān)于斜率因子載荷量的設(shè)定，以基準(zhǔn)點(diǎn)設(shè)在時(shí)間點(diǎn)1為前提條件，線性潛在成長(zhǎng)模型、二次式潛在成長(zhǎng)模型、對(duì)數(shù)式潛在成長(zhǎng)模型、羅吉斯?jié)撛诔砷L(zhǎng)模型的斜率因子載荷量設(shè)定分別如表1所示。對(duì)于自由估計(jì)，通常將時(shí)間點(diǎn)1和時(shí)間點(diǎn)2的因子載荷量分別設(shè)為0和1，后面留白自由估計(jì)。若數(shù)據(jù)測(cè)量值只有3期，則只能做線性設(shè)定。

表1 斜率因子載荷量設(shè)定

1.3 模型基本估計(jì)流程

潛在成長(zhǎng)模型的基本估計(jì)流程包括：

——繪制觀察變量的均數(shù)圖形并確定模型的類型，檢視觀察變量的方差數(shù)，初步理解均數(shù)的變化情形；

——檢定無(wú)條件成長(zhǎng)模型中卡方值(χ2)、比較擬合指標(biāo)(CFI)、近似誤差均方根(RMSEA)等模型擬合度指標(biāo)是否達(dá)到檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)[6]；

——估計(jì)并解釋模型參數(shù)(平均截距、截距方差、平均斜率、斜率方差、協(xié)方差)；

——得出結(jié)論；

——檢驗(yàn)截距與斜率方差是否顯著，當(dāng)截距與斜率的方差顯著時(shí)，表示有可能找到適當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)變量來(lái)解釋初始狀態(tài)的不同以及斜率差異化的原因。

2 潛在成長(zhǎng)模型的應(yīng)用

2.1 研究對(duì)象

本文以北京故宮博物院文創(chuàng)旗艦店中80件服飾類產(chǎn)品作為研究對(duì)象，通過(guò)潛在成長(zhǎng)模型，探討新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)對(duì)故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量的影響。數(shù)據(jù)收集時(shí)間范圍為2019年12月—2020年4月，基本涵蓋了受新型冠狀病毒肺炎影響程度不同的各時(shí)期。由于采用以月份為單位的連續(xù)測(cè)量方式，因此本文共得到5個(gè)時(shí)間點(diǎn)的銷量縱向追蹤數(shù)據(jù)。

2.2 研究問(wèn)題

本文主要研究目的是了解新型冠狀病毒肺炎疫情影響下故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品的銷量成長(zhǎng)模式及不同服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量成長(zhǎng)的差異。呼應(yīng)本研究目的，對(duì)應(yīng)的研究問(wèn)題如下：

——故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品于2019年12月 —2020年4月疫情期間的銷量成長(zhǎng)模型擬合度如何？

——故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量在2019年12月—2020年4月疫情期間的成長(zhǎng)情形為何？

——故宮博物院不同的服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量在2019年12月份時(shí)(測(cè)量起始點(diǎn))是否具有顯著的差異？

——故宮博物院不同服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量的成長(zhǎng)是否具有顯著的差異？

——故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品的起始銷量是否會(huì)對(duì)其銷量成長(zhǎng)產(chǎn)生顯著的影響？

2.3 模型構(gòu)建

由于長(zhǎng)期追蹤的縱向性數(shù)據(jù)是通過(guò)多個(gè)發(fā)展階段收集合并而得的，因此對(duì)于重復(fù)測(cè)試設(shè)計(jì)下的資料，在界定和建立模型時(shí)，需考慮多個(gè)過(guò)渡階段在縱向研究兼具理論與實(shí)證的重要性。為了解故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量在2019年12月—2020年4月 期間的成長(zhǎng)情形，以選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，本文首先采用圖形檢視的方法，初步了解該期間內(nèi)故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量均數(shù)的變化情形。由圖1和圖2可觀測(cè)出，服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量的改變?cè)谶@5個(gè)時(shí)間檔(5個(gè)月)中，大致是以2020年2月作為變化轉(zhuǎn)折點(diǎn)，似乎由兩個(gè)變化趨勢(shì)截然相反的潛在成長(zhǎng)模型構(gòu)成。其中，2019年12月—2020年2月(即第一時(shí)間測(cè)量點(diǎn)至第三時(shí)間測(cè)量點(diǎn))形成了第一段下降變化的潛在成長(zhǎng)模型；2020年2—4月(即第三時(shí)間測(cè)量點(diǎn)至第五時(shí)間測(cè)量點(diǎn))的上升變化形成了第二段潛在成長(zhǎng)模型，并且這兩段分別在整體產(chǎn)品平均銷量改變中大致呈現(xiàn)出線性變化的特征。鑒于分段式潛在成長(zhǎng)模型含義，當(dāng)資料使用單一函數(shù)不合適時(shí)，通常需多個(gè)函數(shù)才能完整呈現(xiàn)，該案例采用分段式潛在成長(zhǎng)模型較合適。

圖1 單獨(dú)產(chǎn)品樣本銷量變化的折線圖

圖2 整體產(chǎn)品樣本平均銷售變化的折線圖

根據(jù)圖形檢視結(jié)果，本文構(gòu)建的故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量分段式潛在成長(zhǎng)模型如圖3所示。模型中包含5個(gè)觀察指標(biāo)(2019年12月—2020年4月 故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量)，代表5次重復(fù)評(píng)估故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量所得的觀察變量，這5個(gè)觀察變量受研究開(kāi)始時(shí)的起始點(diǎn)(ICEPT)與研究歷程的成長(zhǎng)率1(SLOPE1)和成長(zhǎng)率2(SLOPE2)這3個(gè)潛在變量影響，其中成長(zhǎng)率1表示的是時(shí)間測(cè)量點(diǎn)一至?xí)r間測(cè)量點(diǎn)三(即2019年12月—2020年2月)成長(zhǎng)發(fā)展的變動(dòng)情形，成長(zhǎng)率2表示的是時(shí)間測(cè)量點(diǎn)三至?xí)r間測(cè)量點(diǎn)五(即2020年2—4月)成長(zhǎng)發(fā)展的變動(dòng)情形。此外，本文還假定3個(gè) 潛在變量間具有相關(guān)性。為減少估計(jì)參數(shù)，設(shè)定所有被預(yù)測(cè)的觀察變量的截距為0(因?yàn)榻鼐囗?xiàng)已包括在起始點(diǎn))，將所有殘差方差(E1～E5)設(shè)置為相等。在起始點(diǎn)及成長(zhǎng)率對(duì)各觀察變量的路徑系數(shù)部分，起始截距項(xiàng)的路徑系數(shù)均固定為1，潛在因子線性成長(zhǎng)率1對(duì)5個(gè)觀察變量的路徑系數(shù)分別為0、1、2、2、2(即假定前3個(gè)時(shí)間測(cè)量點(diǎn)的成長(zhǎng)率不同)，潛在因子線性成長(zhǎng)率2對(duì)5個(gè)觀察變量的路徑系數(shù)分別為0、0、0、1、2(即假定后3個(gè)時(shí)間點(diǎn)的成長(zhǎng)率不同)，兩個(gè)成長(zhǎng)率潛在因子變量均為完全線性成長(zhǎng)趨勢(shì)[7]。

圖3 故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量的分段式潛在成長(zhǎng)模型

2.4 結(jié)果分析

利用 Amos 24軟件對(duì)設(shè)定的潛在成長(zhǎng)模型采用最大似然法(Maximum Likelihood) 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

2.4.1 單變量常態(tài)判定

表2為不同時(shí)間點(diǎn)故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)的常態(tài)檢驗(yàn)結(jié)果。表中所有數(shù)據(jù)的偏態(tài)介于1.310～2.000，峰度介于0.918～3.620，根據(jù)偏態(tài)絕對(duì)值在2以內(nèi)、峰度絕對(duì)值在8以內(nèi)可視為數(shù)據(jù)符合常態(tài)分布的原則，可知所有數(shù)據(jù)在不同測(cè)量時(shí)間點(diǎn)均趨于常態(tài)分布。

表2 數(shù)據(jù)常態(tài)檢驗(yàn)表

2.4.2 模型擬合度檢定

對(duì)故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量分段式潛在成長(zhǎng)模型擬合度的檢驗(yàn)，主要從整體模型擬合度與模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合度兩個(gè)方面進(jìn)行。由表3可知，整體模型擬合度檢驗(yàn)結(jié)果中，模型的卡方值為7.275，RMSEA為0.052，小于0.080的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，表明檢驗(yàn)結(jié)果良好。此外，擬合度指標(biāo)Tucker-Lewis指數(shù)(TLI)為0.987、增值擬合指數(shù)(IFI)為0.995、比較擬合指標(biāo)(CFI)為0.995，皆大于Bentler等[8]提出的0.900的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，表明模型具有良好的整體擬合度。在模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合度檢驗(yàn)結(jié)果中，從表4可知，由截距與斜率所預(yù)測(cè)的5個(gè)觀察變量多元相關(guān)平分值(R2)分別為0.851、0.826、0.723、0.593和0.899，均大于0.500的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，表明模型具有良好的內(nèi)在質(zhì)量。

表3 整體模型擬合度檢驗(yàn)結(jié)果

表4 模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合度檢驗(yàn)結(jié)果

綜上所述，本文所構(gòu)建的故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量分段式潛在成長(zhǎng)模型可認(rèn)為是一理想模型。研究結(jié)果表明，受新型冠狀病毒肺炎的影響，故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量在2019年12月—2020年4月疫情期間內(nèi)呈現(xiàn)先降后升的分段式成長(zhǎng)趨勢(shì)。

2.4.3 故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量隨時(shí)間改變情形

由表5的均數(shù)(固定效果)估計(jì)結(jié)果可知，故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品的起始點(diǎn)均數(shù)為173.809，第一段成長(zhǎng)率均數(shù)為-72.462(Z=-8.039；p<0.001)，第二段成長(zhǎng)率均數(shù)為15.668(Z=4.727；p<0.001)，兩段統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)均顯著，表明故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品在2019年12月的平均銷售量為179.809件，在隨后的2019年12月—2020年2月這段時(shí)間，產(chǎn)品銷量以每月72.462件的平均速率減少，但從2020年2月 開(kāi)始，故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量在2—4月期間每月以15.668件的平均速率增長(zhǎng)。由表5的方差(隨機(jī)效果)部分估計(jì)結(jié)果可知，故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量起始點(diǎn)、第一段成長(zhǎng)率方差與第二段成長(zhǎng)率方差分別為29 782.035(Z=5.264；p<0.001)、5 286.489(Z=4.693；p<0.001)和478.510(Z=2.641；p<0.010)，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)皆達(dá)顯著水準(zhǔn)，表明故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量在2019年12月第一次受測(cè)時(shí)(即起始點(diǎn)時(shí))即出現(xiàn)了顯著的個(gè)體差異，且不同產(chǎn)品銷量在模型兩個(gè)分段中的減少及增長(zhǎng)速率亦存在顯著差異。由表5的起始點(diǎn)與成長(zhǎng)率的協(xié)方差與相關(guān)值部分估計(jì)結(jié)果可知，起始點(diǎn)與成長(zhǎng)率1的協(xié)方差為-12 437.296(Z=-4.987；p<0.001)、起始點(diǎn)與成長(zhǎng)率2的協(xié)方差為2 789.386(Z=4.070；p<0.001)、成長(zhǎng)率1與成長(zhǎng)率2協(xié)方差為-1 139.325(Z=-3.675；p<0.001)，同樣均達(dá)到顯著水準(zhǔn)，且三者之間的相關(guān)度較高，表明起始點(diǎn)銷量的高低對(duì)銷量成長(zhǎng)率具有顯著的影響。其中，起始銷量越高的服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品，其在第一階段銷量下降的速率越慢，在第二階段增長(zhǎng)的速率越快。同樣，在第一階段銷量下降速率越快的服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品，其在第二階段的增長(zhǎng)速率越慢。

表5 故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量分段式潛在成長(zhǎng)模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

2.4.4 產(chǎn)品類別為二階因素的條件式成長(zhǎng)模式驗(yàn)證結(jié)果

由前文分析結(jié)果可知，故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量起始點(diǎn)方差、第一段成長(zhǎng)率方差與第二段成長(zhǎng)率方差統(tǒng)計(jì)檢測(cè)結(jié)果均為顯著。在該階段，本文在原有模型的基礎(chǔ)上增加產(chǎn)品類別因素作為層次二的預(yù)測(cè)變量，以進(jìn)一步分析產(chǎn)品類別對(duì)服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量起始點(diǎn)與成長(zhǎng)率的影響。

模型中產(chǎn)品類別變量是由1和2組成的二分類變量，1代表服飾類產(chǎn)品(主要包括服裝、包、絲巾、帽子、鞋子等)，2代表金屬首飾類產(chǎn)品。圖4為包含產(chǎn)品類別變量的服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量條件式分段潛在成長(zhǎng)模型。

圖4 故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量的條件式分段潛在成長(zhǎng)模型

表6為以產(chǎn)品類別為二階因素的條件式分段潛在成長(zhǎng)模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果。由表6可知，產(chǎn)品類別至起始點(diǎn)的路徑系數(shù)為-170.247(Z=-3.562；p<0.001)，產(chǎn)品類別至第一段成長(zhǎng)率、第二段成長(zhǎng)率的路徑系數(shù)分別為71.262(Z=3.397；p<0.001)和-18.040(Z=-2.253；p<0.050)，檢測(cè)結(jié)果均達(dá)顯著水準(zhǔn)，表明產(chǎn)品類別是導(dǎo)致不同的服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量起始點(diǎn)及成長(zhǎng)率差異化的因素。而起始點(diǎn)的殘差項(xiàng)e6的變異數(shù)為24 982.176，相較于表5中無(wú)條件模型中的隨機(jī)效果29 782.035減小4 799.859，表明產(chǎn)品類別所解釋的起始點(diǎn)變異約為19.20%。同理，相較于無(wú)條件模型中的隨機(jī)效果，由產(chǎn)品類別所解釋的成長(zhǎng)率1變異(e7)和成長(zhǎng)率2變異(e8)分別約為19.10%與11.90%。

表6 故宮博物院服飾類文創(chuàng)產(chǎn)品銷量條件式分段成長(zhǎng)模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

3 結(jié)語(yǔ)與建議

本文通過(guò)相關(guān)分析得出，與局限性較大的橫向研究設(shè)計(jì)相比，長(zhǎng)期趨勢(shì)的縱向研究勢(shì)必成為未來(lái)的顯學(xué)。因此，針對(duì)目前中國(guó)國(guó)內(nèi)社會(huì)科學(xué)研究領(lǐng)域中縱向理論研究尚未得到足夠重視這一現(xiàn)狀，提出讓國(guó)內(nèi)服飾領(lǐng)域研究者知悉潛在成長(zhǎng)模型并積極展開(kāi)縱向理論探討的希望，以提高服飾研究的專業(yè)性，逐漸形成研究特色與優(yōu)勢(shì)。

潛在成長(zhǎng)模型在縱向理論研究中具有極大的優(yōu)勢(shì)并且應(yīng)用方式也十分豐富，如可進(jìn)行中介變量、干擾變量與多變量的探討。此外，當(dāng)今統(tǒng)計(jì)分析方法的快速進(jìn)步以及統(tǒng)計(jì)軟件的發(fā)展，也為處理追蹤研究數(shù)據(jù)提供了諸多便利，方便研究者快速理解原本需要復(fù)雜運(yùn)算的數(shù)學(xué)模型，縮短理論與實(shí)證應(yīng)用間的落差?；诖?，建議后續(xù)研究者在服飾研究中廣泛運(yùn)用潛在成長(zhǎng)模型。如：在服飾產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中，應(yīng)用潛在成長(zhǎng)模型探討不同設(shè)計(jì)方案或產(chǎn)品開(kāi)放模式對(duì)新產(chǎn)品消費(fèi)喜愛(ài)度的影響；在服飾教學(xué)中，運(yùn)用潛在成長(zhǎng)模型驗(yàn)證新的教學(xué)方法或教育技術(shù)對(duì)學(xué)生專業(yè)技能、創(chuàng)新能力及人文素養(yǎng)等綜合能力培養(yǎng)的效果；在服飾營(yíng)銷中，運(yùn)用潛在成長(zhǎng)模型探討服飾產(chǎn)品營(yíng)銷策略對(duì)市場(chǎng)績(jī)效的影響等。近年來(lái)，中國(guó)國(guó)內(nèi)及國(guó)際學(xué)術(shù)期刊對(duì)研究方法論日益重視，作為服飾學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究者，除了需與時(shí)俱進(jìn)，了解相關(guān)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)的進(jìn)展外，更要深入了解其合適的運(yùn)用時(shí)機(jī)、假設(shè)條件，促進(jìn)服飾研究領(lǐng)域理論與實(shí)踐的發(fā)展。