女大学生服装消费行为评价系统的设计与应用

姚 远 陈敏之，2

（1.浙江理工大学服装学院，浙江 杭州310018; 2.浙江省服装工程技术研究中心，浙江 杭州310018）

女大学生服装消费行为评价系统的设计与应用

姚 远1陈敏之1，2

（1.浙江理工大学服装学院，浙江 杭州310018; 2.浙江省服装工程技术研究中心，浙江 杭州310018）

从服装偏好、衣生活偏好和购物心理3个方面设计服装消费行为评价量表，通过数据分析用户过往购买体验，归纳出消费者的服装消费行为类型，并以此为基础构建针对女大学生的服装消费行为评价系统，为服装企业和相关营销人员客观地分析目标消费者的消费行为和心理提供参考。

服装；心理学量表；消费影响因素；评价系统

在服装领域，建立基于消费者心理的消费行为评价系统具有重要的意义。在追求高效的今天，人们对服装商品的要求越来越高，女性尤为如此。但庞大的市场阻碍了女性快速选择自己喜爱的服装，且部分消费者并不清楚自己的内心需求，导致女性消费者在购买服装过程中绝大时间都消耗在寻找和观望上。服装消费行为智能评价系统[1]可以充分解决这一问题，通过对用户的过往购买体验进行数据统计，利用计算机快速计算分析的优点，能够得出消费者的服装购物倾向。根据分析结果，迅速得出最符合用户需求的服装商品。曾有学者[2]提出基于用户浏览行为的个性化系统模型，建立消费者信息库，但对于服装导购系统而言，这种模型对消费者心理的分析过于简单。本研究主要以青年女大学生为研究对象，通过问卷调查考察此类消费者选购服装的影响因素，结合项目、信度和因子分析方法进行数据分析，根据结果划分消费者消费行为类型，同时通过对服装智能评价系统模型的研究，进行目标消费者的服装消费行为评价系统的构建。

1 构建服装消费行为评价系统的思路

服装具有独特性和多样性，服装产品对消费者选购的影响因素主要体现在客观方面，如款式、面料、品牌、质量以及价格等，这些产品因素会引起穿着者的自我感知[3]。作为影响服装消费的主观因素，消费者的自身行为和心理十分重要，不同类型的消费者拥有不同属性，影响其服装消费因素也不同。

综合利用项目分析、信度分析以及因子分析对目标消费者的服装偏好、衣生活偏好和购物心理进行分析，可得出适用的服装消费者评价量表。其中项目分析意在求出问卷题项的临界比率值—CR值，考察每个具体题项的鉴别度，对未达到T显著水准的题项进行删除，能快速提高整个量表的鉴别度；信度分析能测试出实验结果的一致性、稳定性及可靠性[4]；因子分析是以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计学方法。3者的综合分析得出的最终结果可以较好的提升量表的鉴别度，为服装消费者评价系统的构建提供良好的数据支持。

2 针对服装消费行为的问卷设计

2.1 服装消费行为影响因素分析

影响服装消费行为分内在因素和外在因素[5]，两种因素形成了消费者的自我概念与生活方式，在欲望和需要的驱使下产生了消费行为[6]。内在因素影响消费者的购买决策，可总结为消费者在购买时的服装偏好和购物心理，外在因素则刺激了消费者的行为，可总结为消费者的衣生活偏好，衣生活偏好是贴近内在影响因素的外在刺激因素。具体模型如图1所示。

因此，要对服装消费者展开消费行为调查，应主要分析3种影响因素，即消费者的服装偏好、衣生活偏好以及购物心理。

图1 服装消费行为模型

2.2 量表计分方式的选择

本次调查的内容是服装消费者的消费行为，需要根据调查后的数据对消费者进行评价，所以选择有利于研究结果数据化的“里克特式量表法[7]”，采用5点计分的方式，预试量表的题项为35项，被调查者分别对每一题项进行评分：“非常同意”打5分；“比较同意”打4分；“一般”打3分；“比较不同意”打2分；“很不同意”打1分。

2.3 3种影响因素的量表设计

在量表的设计上，将影响消费者行为的3种影响因素细化，用问题的形式表达，并对其进行里克特5点量化，相同因素的问卷题项要分隔开来，以免答卷人产生错误答案，并注意个别题项反向计分。（由于篇幅限制，正文中只截取问卷中的部分题项）

1）服装偏好影响因素主要调查的内容有：消费者对服装的合体性、轮廓、风格，面料、色彩、品牌、价位以及工艺的要求。例如表1所示截取了在服装合体性部分的题项，参考何永香[8]的描述以及分类，选取3个问题进行服装合体性的调查。

2）在衣生活偏好影响因素的部分，意在分析消费者在服装穿着上所能体现的选择和喜好。主要考察消费者在生活中服装的选择，将此设定内容为时尚观点，职业着装[9]，个人爱好和社交活动，分别设置题项。

3）任何一种消费活动，都包含消费者的心理活动和消费行为。对于购物心理影响因素部分的设计，着重针对女性购买服装时的心理活动，分析其服装购买决策过程中受其他刺激因素影响的结果。可以分为计划性、时效性、主观能动性、从众性以及环境影响力，分别设置题项。

表1 问卷截取：服装合体性题项

3 服装消费者评价量表分析

本研究主要针对18～25岁女大学生消费者进行问卷调查，问卷分发的方式采用线上和线下填写的形式。问卷回收率为92%，其中有效问卷73份，占总问卷发放量的73%。数据量达到统计分析的数量要求。通过项目分析、信度分析、因子分析3个方法的综合，对问卷量表进行筛选和完善。

3.1 服装偏好分析

3.1.1 服装偏好分析之项目分析预试量表中涉及该部分内容的题项共18题，其主要步骤如下：

1）量表总分计算

在问卷设计中，常有反方向计分的题项，对里克特5点量表而言，正向题的题项给予5~1分，反向题计分给予1~5分。在计算量表总分时要将题项计分的方式一致化。计算每个样本的在服装偏好部分的量表总分。最终可以得出在预试问卷中服装偏好部分的得分区间为 [43，72]；按服装偏好部分的得分高低排列，以高低分组27%[8]分数，作为高低分组的界限（高分组为第1组，低分组为第2组）。

2）以t-test检验高低2组在题项上的差异

使用SPSS软件对服装偏好部分的题项得分进行t值显著检验。分析独立样本检验结果可以得出：A、18道题对F值均显示不显著；

B、观察符合母群变异数同质条件，在95%差异化置信区间内，除了题项11，12，13，18外，其余都符合母群变异数同质的条件。

C、T值的显著分析。得出在F不显著时，除了题项 11、12、13、18外，剩下都T值显著。过程如图2所示。

最终的项目分析结果是，题项1~10以及题项14~17的T值均达显著，表示这些题项具有鉴别度，题项可以鉴别出不同受试者的反应程度，其余题项予以剔除。

3.1.2 服装偏好分析之信度分析

信度分析一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高表示该测验的结果愈稳定与可靠。对服装偏好进行信度分析，并不断对其进行信度提高预分析。如表2所示，在经过6次信度分析，5次剔除变量后，信度达到最高值。因此可以判定，第6次的信度分析结果最终为0.679，是最高的信度值。在信度分析过程中，被剔除的预设题项是第5、8、10、3、17题，共计5题。

3.1.3 服装偏好分析之因子分析

为了验证量表的结构效度，在项目分析、信度分析完成之后，再对所保留的题项进行因子分析，可以得出KMO值，总体方差解释表以及旋转后的服装偏好因子载荷矩阵表如下：

图2 项目分析过程

表2 服装偏好信度分析

表3 服装偏好KMO值分析与球形检验

观察表3，可以知此时KMO值为0.688，同时球形检验值为100.123（自由度为36）达显著，代表母群体的相关矩阵间有共同因素存在，适合进行因子分析。

为了更好观察各项题项对主因子的因素载荷量，剔除对主因子载荷量较低的题项。直接观察旋转后的因子载荷矩阵表（表4）可知：

1）特征值大于的1的因素共有3个，而且每个因素包含的题项都大于等于2，说明不存在层面所涵盖的题项内容不足的情况。

2）每个题项的因子载荷量都大于0.4，属于因子载荷量较大的情况，说明因子亲密度比较高。

因此，因子分析说明，现有的问卷具有较好的结构效度，不必剔除任何一个题项。同时，题项1、4、9、16属于因子1，题项2、14、15属于因子2，题项6、7属于因子3。

表4 旋转后的服装偏好因子载荷矩阵表

3.2 衣生活偏好分析与购物心理分析

预试量表中涉及衣生活偏好方面有7题，购物心理方面有10题。与服装偏好分析一样，将衣生活偏好和购物心理部分分别进行项目、信度和因子分析，最终得到合理的消费者评价量表。其中在衣偏好的分析上，项目分析部分由于全部题项均为T显著，不用剔除任何题项；信度分析部分经过4次的信度分析后，信度值为0.645，在剔除了第24题后，因子分析结果为只为一个新因子，表示此时的衣生活偏好的影响因素具有统一性，可以显著的解释衣生活偏好。购物心理分析部分同样需要作出相同的处理，在不断剔除与此部分相关性弱的题项后，最终得到消费者消费行为评价量表。

4 服装消费者评价系统设计及应用

表5 高低分组的划分

4.1 基于服装消费者评价量表的消费者细分

根据之前得到的服装消费者评价量表，分别针对服装偏好、衣生活偏好、购物心理3部分，为每个被测者计算得分，并且按得分高低进行排序。然后，按高低分组,27%分数作为高低分组的界限（高分组为第1组，低分组为第2组），得到表5。

图3 服装偏好高分区得分统计

基于对每个部分的分组，将服装消费者从理论上划分为 3×3×3=27类，对73名调查者进行量表得分的统计分析，将每个人进行人群所属得分区统计。根据统计各个分区内每个题项的平均得分高低，分析其对该分区服装消费者人群中影响较大的因素有哪些，最终将各个分区的消费者进行定义。

其中，针对高低分组的定义，取五点量表计算分数的 1/3为高评分区（3.6~5分）；中间的1/3为中等评分区（2.3~3.6分）；剩下的为低评分区（1~2.3分）。

例如在服装偏好高评分部分各个题项得分如下图3所示：平均分超过3.6的有5个题项，分别为：1.我喜欢购买能突出自己身材的服装；2.我喜欢能塑造腰部曲线的服装造型；3.我喜欢女性化的设计；4.我喜欢买新潮的东西；5.我常买相同品牌的服装。

以上几题对于属于服装偏好高分组的消费者具有明显的显著性，表明在服装偏好高分区里，这5题能够有力的表现出该类服装消费者的特点。因此，对服装偏好高分区的服装消费者进行定义，可以如此表述：“该消费者喜欢新潮时尚而且能够凸显身材的女性化品牌服装。”依此方法，分别将影响消费者消费行为的因素即服装偏好、衣生活偏好、购物心理3种影响因素的高、中、低评分区进行重新定义，得到如下表述（如表6）。

表6 3种影响因素的新定义

4.2 构建不同消费者类型下的智能导购系统

图4 服装消费者消费行为评价系统运行流程

在前面结论的基础上，通过VB6.0语言编程，建立基于不同消费者类型下简略的智能评价系统。该系统通过填写修正后的问卷题项，自动计算该消费者最终得分，并且分析其归属与3部分各自的分值区，最终得出该名消费者具有的特点。

其运行过程如图4所示：

打开系统界面首先出现对本系统的调查说明，按“开始测试”的按键后，开始后面的调查项目。如图5所示，以下不同的题项，需要进行不同评分，被调查者分别对每一题项进行评分，“非常同意”打5分；“比较同意”打4分；“一般”打3分；“比较不同意”打2分；“很不同意”打1分。

图5 服装消费者评价系统填写界面

图6 服装消费行为评价系统分析结果

对服装消费者类型进行划分的界面，共有3个分析项目，分别对应服装偏好、衣生活偏好和购物心理。在通过前面对服装消费者的调查分析后，程序会自动得出服装消费者的3种分析结果，并且将结果表述出来（如图6）。

服装消费者评价系统建立的目的是能够形成一个快速、方便、有效和自主的服装消费者评价系统，从而进一步帮助服装消费者选择服装。根据前面的数据统计分析以及服装消费者类型具体划分，本系统最终实现服装消费者评价系统的功能，可以自主进行服装消费者评价。

5 结果与讨论

本文通过对女大学生服装消费行为的评价量表进行设计、分析，并在此基础上构建了针对女大学生的服装消费行为评价系统，具体结果如下：

1）针对服装消费者行为理论，展开相关的问卷设计，总共设计35道题项，其中服装偏好方面题项18题，衣生活偏好方面7题，购物心理方面10题；

2）对问卷数据进行项目分析、信度分析、因子分析，同时进行问卷量表优化。最终问卷量表形式为：服装偏好题项9题，信度为0.679，衣生活偏好题项4题，信度为0.645，购物心理题项5题，信度为0.618，问卷总体的信度达到0.762；

3）建立服装消费者评价系统，实现了基于消费者服装购买影响因素对服装消费者类型的快速评价。

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On the Design and Application of the Evaluation System of Female College Students’Clothing Consumption Behavior

YAO Yuan1CHEN Min-zhi1,2
(1.SchoolofFashionDesignandEngineering,ZhejiangSci-TechUniversity,HangzhouZhejiang310018,China 2.Zhejiang Clothing Engineering Technology Research Center,Hangzhou Zhejiang 310018,China)

Theevaluationscaleofclothingconsumptionbehaviorisdesignedfromaspects ofclothingpreference, dressing lifepreference,andshoppingpsychology.Byanalyzingthedataofusers’pastshoppingexperience, consumers’clothing consumption behavior types are summarized.Based on this,the evaluation system of femalecollegestudents’clothingconsumption behaviorisconstructed,which providesreferencefor clothing enterprises and related marketing personnel to objectively analyze the consumption behavior and psychology of the targeted consumers.

clothing;psychology scale;consumption influence factor;evaluation system

F271

B

1674-2346(2015)04-0025-07

(责任编辑：田 犇)

10.3969/j.issn.1674-2346.2015.04.006

2014－12－27

姚远，女，硕士研究生。研究方向：服装舒适性