晋北女性服装消费态度调查和研究

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1、晋北女性服装消费态度调查和研究【摘要】以晋北地区的女性消费群体为研究对象,通过问卷调查法和访谈法,对晋北女性的服装消费态度进行调查研究。采用spssl8中的因子分析法和聚类分析法,将晋北地区的女性消费群体分为四类,并分析了各个细分群体在服装消费态度上的特点。【关键词】晋北女性;服装;消费态度;细分群体1、引言晋北地区是一个以煤炭行业占据主导地位的能源型地区,地方工业对经济增长的拉动作用非常大。区域性经济带动了整个地区消费能力的不断提高,本论文选取晋北地区的大同市和朔州市作为样本城市。从山西省人均消费的统计数据来看,2013年前三个季度,山西省的11个市中,城镇居

2、民人均可支配收入最高的是朔州市,达17607元,而消费支出为13353.25元,衣着支出为2131.77元,占总支出的16%,同比增幅11.9%。大同市又是晋北的心脏,是我国中西部地区离首都最近、离出海口最近的一块“风水宝地”。经数据显示2012年大同市城镇居民人均可支配收入累计21482.2元,同比增长13.6%o人均衣着支出同比增长8.9%o面对这两个经济迅速增长三线城市的女性消费群体来说,对其服装态度的调查分析来细分消费者类型,对于服装企业进行市场定位和制定正确的营销策略具有重要的参考价值。《中国消费行为报告》由卢泰宏教授编写,开启了研究我国消费行为的先河

3、。赵平、吕逸华等人来自于北京服装学院提出分析服装消费行为的方式,从影响服装购买因素:款式、颜色等、消费者年龄、职业、经济收入、购买动机、穿着行为等进行交叉分析。基于服装宏观的消费状况,冯士雍在对全国范围调研的分析中,通过对全国各地的居民服装消费行为调研,以达到对相关服装行业做出正确的市场预测如服装流行的款式、面料、色彩等。基于消费心理角度出发,梁惠娥、刘文静分析了中年女性的消费行为,对于中年女装陈列提出许多建设性的建议,对中年女装品牌的推广起到促进作用。在本论文中笔者通过对三线城市的调查和深度分析,以消费态度为依据,运用因子分析和快速聚类分析对晋北地区女性消费者

4、进行细分,并且对各个消费群体的消费特点进行研究。2、调查设计2.1样本基本资料此次调研一共发放900份问卷,实际回收748份有效问卷,将作为样本的总体,对其进行数据的整理与分析。定量问卷的样本情况:被调研者都为女性;年龄:18岁以下比例11%,18-25岁比例15%,26-30岁比例30%,31-35岁比例24%,36-40岁比例13%,41-45比例7%;家庭状况:未婚41%,已婚的58.7%,学历结构:高中以下30%,高中及中专34%,大专28%,本科9%;职业:在校学生21%,公司职员24%,事业单位或公务员32%,自由职业14%,其他9%个人月收入:无收

5、入10%,1000元以下13%,1000-2000元18%,2000-3000元23%,3000-4000元27%,4000元以上9%;每月用以购买服装方面的费用:400元以下22%,400-800元33%,800-1500元29%,1500元以上16%。2.2问卷设计问卷采用5级Likert量表形式,按照“完全这样5分,通常这样4分,一般3分,通常不是这样2分,完全不是这样1分”的评分标尺,让调查者对列出的16个购物态度打分。问卷设计的16个态度变量分别是(1)偏爱流行性服装;(2)不舍得在衣服上投资;(3)购物有计划;(4)只要价格不合适再喜欢也不买;(5)

6、及时购买新款服装;(6)对服装面料和做工满意后才去购买;(7)注重服装的舒适实用性;(8)新的款式等大量流行后去购买;(9)穿名牌会觉得自信;(10)舍得买价格高口碑好的服装;(11)购买新衣服注重与其它衣物的混搭效果;(12)感觉每月用于服装上的花销都不够;(13)看到别人的衣服好看也去买;(14)每季都去购买新衣服;(15)舍得在服装上投入精力和金钱;(16)知名度高的品牌才去购买。3、服装消费态度调查结果及分析2.1因子分析方法检验检验这16个购物态度变量是否适合作因子分析首先用软件spssl8对这16个购物态度变量做KMO值检验和巴特利特球形检验,验证如

7、表3.1。在上诉检验中,KMO值为0.811,根据Kaiser的度量标准,这个值很适合作因子分析。Bartlett球形检验得出的相伴概率是0.000,小与0.05,所以对Bartlett球形检验的零假设予以否定,得出适合做因子分析的结论。3.2消费态度因子分析综合运用因子分析对晋北地区女性消费者进行分类,首先运用主成分分析法,对所列的16个购物态度变量因子,提取主要因子变量,再根据各因子得分系数,得出提取的主要因子得分。(1)运用主成分分析法,对16个购物态度变量进行因子提取,因子提取的标准设定为特征值>1,根据表3.2可以看出,有四个态度变量的特征值满足要求,

8、即这4个因子已经反映了全

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