基于多层线性模型的网上信任影响因

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1、第24卷第6期统计与信息论坛2009年6月V01．24No．6Statistics&InformationForumJun．，2009【统计调查与分析】基于多层线性模型的网上信任影响因素研究周涛(杭州电子科技大学管理学院，浙江杭州310018)摘要：网上信任由于其影响因素的多层性，使用传统的回归分析方法无法进行有效和准确的处理，而采用多层线性模型(HLM)则可弥补这一不足。分析HLM的原理和优点，构建了网上信任多层模型，并运用HLM对收集的数据进行统计分析，结果表明高层因素(团体规范)不仅直接影响网上信任，而且调节低层因素(声誉

2、)对网上信任的作用。关键词：多层线性模型；网上信任；多层分析中图分类号：F224文献标志码：A文章编号：1007—31l6(20o9)06—0089一o4网上交易由于其匿名性、交易的时空分离(支付一、HLM提出的背景与配送的时间分离、买卖双方的空间分离)、缺乏控制等特征，包含着巨大的不确定性和风险。为了促对于多层数据，传统的回归分析采取的处理方进用户进行网上购买，保障电子商务的成功，建立用法包括：1．忽略高一层的变量，直接对第一层的变户的信任是至关重要的。网上用户信任的建立受到量进行分析，如前例中直接对学生的数据进行处理，多个层

3、面多个因素的作用，如用户所处的团体的影忽略班级或学校的影响。2．将第一层的数据合并响(如团体规范)和用户个人的感知(声誉、易用性)。到第二层，如将一个班级内的所有学生数据进行合已有的研究往往将多个层面的因素合为一个层面进并，然后对班级层面数据进行分析。这样做的结果行处理，采用回归分析或sEM(结构方程模型)进行是放弃了同一个班级内样本之间的差异[3]。处理，忽视了数据的多层嵌套特点，这样将导致得到上述两种处理方法都没有考虑到数据分层的特的结果出现偏差。点，因此得到的结果可能是不合理的甚至是错误的。多层线性模型(HIM，hiera

4、rchicallinearmode1)而HLM将因变量的变异分解为两个部分：一部分是为了解决传统统计方法如回归分析在处理多层嵌是同一群体的个体差异(群内变异)，另一部分是不套数据时的局限而产生的⋯1。多层数据在社会科同群体之间的个体差异(群间变异)[引。通过分解学领域经常出现，如学生嵌套于班级，班级又嵌套于变异，多层线性模型能够区分群体效果和个体效果，学校，而学生的成绩不仅受到其自身因素的影响，还揭示群体与个体变量之间的关系。可能受到班级、学校因素的影响。传统的线性模型多层线性模型最早由Lindley和Smith于1972如方差

5、分析或回归分析只能处理一层数据，对这样年提出，由于其参数估计方法与传统回归分析方法的两层、三层或多层数据处理无法进行综合分不同，而当时的计算技术还很难满足这种要求，直到析[2I。后来EM(expectationmaximization)算法提出，并被本文的研究目的是构建网上信任多层模型，并应用于HLM的参数估计后，HLM的应用才成为可采用HLM来进行统计分析，以发现不同层面影响能。英国伦敦大学的HarveyGoldstein和美国密歇因素对网上信任的作用。根大学的StephenW．Raudenbush等对HLM做出收稿日期：20

6、08—12—23基金项目：浙江省教育厅科研项目<浙江省移动商务用户技术采纳行为研究》(Y200805O44)作者简介：周涛(1979一)，男，湖北荆门人，管理科学与工程博士，讲师，研究方向：电子商务。统计与信息论坛了较大贡献。的班级变量带来的斜率上的误差。为第一层次的目前，已有多种计算机程序来运算多层线性模残差方差，rrn为第二层次的残差方差。型，其中较常用的是ScientificSoftwareInternational与完整模型对应的，还有一种称之为虚无模型公司推出的HLM软件(该公司还开发了LISREL(nullmode1

7、)【5J。这种模型在第一层和第二层都没有等软件)，在其网站上可免费下载到HLM6．06学生预测变量，如公式(5)、(6)：版软件。L1：=卢+r(i(5)相对于传统的统计方法，多层线性模型在处理L2：=7oo+POj(6)多层结构数据时，具有以下优点[3]：其中Var(r“)=1．多层线性模型考虑了不同层次的随机误差Var(poj)=Z'O0和变量信息，因此能够提供更为准确的参数估计和可通过计算跨级相关(ICC，intra—class假设检验；correlation)来考察y的总变异中由第二层差异(组2．多层线性模型不仅可用来分

8、析层次结构的间差异)解释的比例，若ICC值太小，表明样本单位数据，还可以分析重复测量的数据。对于后者，可将之间差异并不明显，一般需要ICC大于0．1才适合测量看做第一层次，将测试个体看做第二层次；进行第二层分析l6]。3．多层线性模型可以发现回归方程中的截距IC