大学生网上订餐行为的非参数统计分析

唐义杰

摘 要：互联网技术高度发展和智能手机的快速普及，网上订餐作为一种新型商业模式在大学生群体中已经成为一种生活方式，文章通过发放调查问卷，以安徽省合肥市某高校学生作为研究总体，利用分层抽样方法从总体中抽取样本构成分析主体，采用非参数统计分析方法，结合SAS、SPSS、R等多种统计软件，分析了目前疫情大背景下在校大学生网上订餐行为的基本特征和影响学生点餐偏好的影响因素，并且分析了在该调查区域内美团、饿了么两大O2O订餐平台的竞争关系和各自门店特点，得出在外卖竞争中美团处于支配地位的结论。

关键词：调查数据；游程检验；交叉列联表分析；非参数统计；订餐行为

中图分类号：C913.3;F713.55  文献标识码：A文章编号：1005-6432（2023）13-0142-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2023.13.142

1 研究总体及数据获取

近年随着O2O高速发展，越来越多的行业开始加入O2O行列。目前，业内一直认同餐饮界的O2O模式在所有行业中发展最为成熟，近些年极度火爆的外卖O2O也引起了社会的普遍关注。创立于2009年4月的“饿了么”是中国最大的餐饮O2O平台之一。“饿了么”整合了线下餐饮品牌和线上网络资源，用户可以方便地通过手机、电脑搜索周边餐厅，在线订餐、享受美食。特别是市场监总局重罚美团外卖平台“二选一”垄断行为，引起了社会广泛讨论。市场竞争初期，利用资本的优势大规模烧钱补贴，抢占市场份额，上市融资、收购合并、占领高地。把资本引进了传统行业，再利用资本占据传统企业。在互联网巨头的狂轰滥炸中大部分的传统行业无法抵抗。文章以省內某高职院校学生为分析总体，通过“问卷星”网站设计调查问卷，通过链接的形式发放，回收的总问卷数达到100份。这里采用分层随机抽样的方法，将大一、大二、大三三个年级的样本量均控制在30个左右，并控制男女人数比例大致相当。在对问卷数据进行预处理的过程中，认为答卷时间过短的问卷是未经过思考的，属于异常值，因此剔除部分回答时间较短的样本，最后剩下92个有效的样本。通过网站显示每次填写的IP地址得出92份问卷基本都是该校学生填写，调查的总体为该校学生。

文章主要设计了两类指标分别统计被调查者的基本信息和外卖选购行为的影响因素。其中基本信息主要调查被访者性别、年龄、年级和楼层。外卖选购行为的影响因素主要调查被访者选购过程中可能会考虑的10个主要影响因素（见表1）。

2 分析过程

2.1 样本随机性检验

在对问卷所得到的数据进行分析时，一般假设数据符合随机分布，这里首先检查样本数据是否具备随机性的条件，主要选择采用游程检验法对抽样的随机性进行检验。在处理问卷中的数据时，由于数据比较集中，没有过大或过小这种异常值出现，所以可以使用平均数代替中位数进行检验，使用SPSS得到的检验结果如表2所示。

在给定的显著性水平为0.05的条件下，提出原假设H0：对总体的抽样结果是随机性的；H1：抽样是非随机的。从表2的结果可以看出除第一列性别以外，其他变量的显著水平值都大于0.05，即不能拒绝原假设认为对某一总体的抽样结果是随机的。对于变量性别而言，其随机性检验为拒绝原假设，分析其主要原因可能是在问卷调查时填写问卷的性别没有得到有效控制。总体上而言数据大部分变量是满足随机性这一基本要求的，可以认为是一次随机抽样，基本满足分析的前提。

2.2 点餐平台选购倾向分析

研究美团和饿了么两家企业在外卖领域的竞争能力，在问卷涉及的问题中，订购偏好可以反映被调查者在订购外卖时的绝大部分选择。通过问卷的调查，可以看到，有63%的人选择了美团，选择饿了么的人只有23.9%，美团点餐平台购买意向要远大于饿了么。究其原因，可能和产品的价格有一定的关系，有53%的人认为美团网的价格比较便宜，只有27%的人认为饿了么的产品价格便宜。

从表3的列联表中的统计结果可以认为不同年级对订购偏好有显著性差异。分析列联表可以看出，尽管三个年级的学生都偏向美团，但各年级偏好的程度不同，一年级选择美团的人数是选择饿了么的2.3倍，二年级选择美团的人数是选择饿了么的1.6倍，但三年级的该比例达到了7.3倍。对于这一现象，猜测大一新生对大学生活还处于探索状态，他们更愿意尝试更多的平台，选择不同的店铺进行消费，大三学生随着对学校周边环境的了解，对周边商铺形成了固定的认知，更愿意在固定的平台选购熟悉的点餐店铺就餐，这影响了他们对外卖订餐的行为偏好，也从另一个角度反映了美团在竞争中更有优势。

2.3 不同消费群体的订餐差异

2.3.1 不同性别消费者的消费行为差异

从表4的列联表中可以看出，男性基本上会选择支付宝支付，而女性选择支付宝和其他支付的人数基本持平。这里其他支付方式指的是平台内部提供的支付方式，一般通过提前充值再支付购买的形式实现。

同时这里还发现男女生对于订餐平台的选择没有显著性差别，因此可以认为，各个商家的宣传力度在该校的男女生之间是没有差别的，也可以看出，就该校学生而言男女生的订餐行为在这个维度上是没有本质区别的。接下来可以利用SAS软件大致对男女生的支付方式做指数曲线拟合。

由图1的拟合结果可以分性别对支付方式的分布类型用指数进行拟合的效果很好，根据指数函数的特征可以得出同学们在手机软件和电脑端订餐的次数较多。相关外卖平台可以在这些方面加大投资和宣传的力度。

进一步，还可以对不同性别学生的订餐行为的大概分布情况进行统计。这里使用K-S 检验法进行处理，首先假设总体来自正态总体和指数分布总体，用1标记男生，用2标记女生，然后利用SAS软件检验，结果如表5所示。

从以上结果中可以看出，男生的正态检验结果的 P 值是 0.07，指数检验的 P 值是 0.5.因此有理由认为男生的订餐行为大致上是服从指数分布的。而女生的正态检验结果的P值是 0.07，指数检验的 P 值是 0.07，指数检验的 P 值是 0.25.因此也是服从指数分布的。男女生订餐行为从统计意义上具有一致性。

2.3.2 不同年级学生的订餐行为差异

从表6的结果可以看出，不同年级对订购平台的选择有显著差异。大三学生基本都选择软件客户端，大一、大二学生选择软件客户端的只有一半，甚至还有很多学生会选择电脑网页订餐或电话订餐，这和在学生宿舍散发传单和宣传海报等商家宣传行为有一定的关系。

从表7中可以得出三个年级的同学对于未来外卖平台的发展的看法并没有显著差异，大部分人都不认为外卖可以取代传统餐饮行业。

从表8中可以看出不同年级对卫生状况的关心程度不同，大三学生只有一半人关心卫生状况。从列联表中可以看出大一、大二的学生对卫生的状况很关心，说明学生安全意识较强，对健康生活和便捷点餐有较强选择倾向。

3 结论和建议

当代大学生外卖订餐的选购行为受到多种因素的影响，主要利用调查问卷的形式，收集了部分可以量化的指标，并利用这些指标数值做了非参数统计分析。主要利用交叉列联表分析方法对各种因素进行了分析。结果表明，普通学生的选购行为会受到各种内在和外在影响因素的共同作用。大学生正处于身心发展的重要时期，极容易被鼓动而进行冲动消费和从众消费行为，通过文章的研究可以看出大学生订餐这一行为除了受到学生心理、生理、经济等内在因素影响外，还受到环境、市场和一些社会因素的共同作用。

在调查过程中，发现学生选择美团的原因可以归结为：美团旗下有更多的优势门店，这些门店除了品种齐全外，大多具有一定的价格优势，通过长期经营培养了一批忠实消费者，这些消费者给美团外卖带来了长期稳定的流量。反观饿了么旗下门店，大多口味比较丰富，然而对于价格敏感的学生群体而言，定价较高导致了市场难以拓展。调查结果还显示，在疫情大背景下，封校是大多数学校的普遍做法。在此背景下，学生活动范围相对固定，接触校外机会变少，除了外卖外，还催生了附近商家通过组织学生在学生宿舍内发放海报、宣传册等“逆时代”的宣传手段，就结果而言，仍能起到一定效果。

就经营者角度而言，美团和饿了么两大平台抢占市场疯狂砸钱补贴的时代已经过去，面对现如今如此稳定且广大的市场，需要走特色发展的道路，只有建立了自己的长期发展特色，才能与其他平台产生差异化，利用差异化就能培养出自己的固定消费群。现如今外卖市场上只有美团和饿了么两家巨头，要么走差异化，共同生存，要么继续利用资本一家独大。然而做出侵占商家利益、损害外卖骑手利益和伤害消费者利益的行为，一定会受到法律的处罚和消费者的唾弃。另外，在疫情背景下，对于商家门店而言流量主要来源于线上，线下流量较少，在此背景下，要积极拓展其他销售和宣传渠道，线上、线下渠道并举，才能推进盈利最大化。

参考文献：

［1］GMMBEL E J.Statistics of extremes［M］.New York：Columbia university press，1958.

［2］LOTHAR SACHS.应用统计手册［M］.罗永泰，等，译.天津：天津科技翻译出版公司，1988.

［3］吴喜之，王兆军.非参数统计方法［M］.北京：高等教育出版社，1996.

［4］李裕奇，赵联文，王沁，等.非参数统计方法［M］.成都：西南交通大学出版社，2010.

［5］李金昌.应用抽样技术［M］.2版.北京：科学出版社，2010.

［6］盛骥.概率论与数理统计［M］.北京：高等教育出版社，1989.

［7］薛毅.统计建模与R软件［M］.北京：清华大学出版社，2006.

［8］阮敬，纪宏.实用SAS统计分析教程［M］.北京：中国统计出版社，2013.

［9］陈希孺，方兆本，李国英，等.非参数统计［M］.上海：上海科学技术出版社，1989.

［10］陈希孺，柴根象.非参数统计教程［M］.上海：华东师范大学出版社，1993.

［11］R V霍格.数理统计问题详解.［M］.骆效宗，译.台北：晓园出版社，1992.

［12］韦博成.近代非线性回归［M］.南京：东南大学出版社，1989.

［13］罗杰.大学生网络团购意愿关键影响因素研究［D］.成都：西南财经大学，2011.

［14］宋晴葵.大学生饮食消费行为的现状及其影响因素［J］.商场现代化，2008（17）：191.

［15］杨亚.当代大学生饮食消费行为的社会学分析——以贵州大学为例［J］.安順学院学报，2014，16（1）：100-102.

［16］彭旭，孙元奇，薛建美.90后大学生消费行为分析［J］.民营科技，2014（11）：276.

［17］谭荣清.当代大学生消费行为及消费心理分析［J］.中国商界（上半月），2010（2）：127.