(五)部分国内学者在消费行为领域对情感测量的研究 苏秦、崔艳武、张驰根据0 liver提出消极情感应按归因进一步细分的方法(该分类方 法陆续被国外其他学者采用,并被证明是有效的,但在国内学者的硏究中却很少得到应用), 通过结构方程模型,对情感量表进行了验证性因子分析,在中国文化背景下证明了情感按归 因分类的合理性和有效性,确认了0 liver的消费情感四因子分类方法,并表明消费情感可分 为积极情感、外在归因、自我归因和情境归因的消极情感I。 何云(2006)根据里金斯的CES情感量表,对我国顾客消费情感的分类进行了初步研究, 研究结果把顾客的消费情感可以划分为11类,这11类情感又属于“难过感”、“快乐感”、 “轻松感”和“气愤感”等4个高阶因子20。 中西方学者在消费情感方面做出了很多重要的研究,并取得一定成就。然而,西方的情 感量表在测量中国人情感方面的适用性问题,以及中国人(某一群体)对民族品牌情感方面 的研究,现在在消费行为领域还实属空白。因此,笔者在前人研究的基础上,借鉴大量的文 献和硏究资料,选择大学生这一特殊群体,来研究对民族品牌的情感,以期望弥补在该领域 的空白。 三、研究方法 (一)被试 首先,为了探索中国大学生对民族品牌的情感的测项,笔者对20名在校本科生就大学 生的民族品牌情感问题进行了深度访谈;其次,为了修正初步问卷中不合适的情感测项,采 用了70个方便样本进行初测,并呈送一位营销专业的教授进行审核;再次,探索性和验证 性因子分析阶段,在深圳大学发放纸质问卷350份,回收有效大学生样本326个(见表1)。 表1样本分布一览表 分类标准 样本分布 性别 男性样本为49%,女性样本为51% 大四样本为41%,大三样本24%,大二样本18%,大一样本17% 月花费(元)0~499为8.8%,500~999为49.7%,1000~149为33.6%, 500~1999为6.8%,2000~2499为1.2% 来源于家庭的74.3%,其他(兼职、奖学金)为22.1%,3.6%未填 (二)测项的选择 PAD量表不计量顾客产品或服务的消费情感,只计量人们对外界刺激因素的情感反应
5 （五）部分国内学者在消费行为领域对情感测量的研究 苏秦、崔艳武、张驰根据 Oliver 提出消极情感应按归因进一步细分的方法（该分类方 法陆续被国外其他学者采用,并被证明是有效的,但在国内学者的研究中却很少得到应用）， 通过结构方程模型,对情感量表进行了验证性因子分析,在中国文化背景下证明了情感按归 因分类的合理性和有效性,确认了 Oliver 的消费情感四因子分类方法，并表明消费情感可分 为积极情感、外在归因、自我归因和情境归因的消极情感。 何云（2006）根据里金斯的 CES 情感量表，对我国顾客消费情感的分类进行了初步研究， 研究结果把顾客的消费情感可以划分为 11 类,这 11 类情感又属于“难过感”、“快乐感”、 “轻松感”和“气愤感”等 4 个高阶因子。 中西方学者在消费情感方面做出了很多重要的研究，并取得一定成就。然而，西方的情 感量表在测量中国人情感方面的适用性问题，以及中国人（某一群体）对民族品牌情感方面 的研究，现在在消费行为领域还实属空白。因此，笔者在前人研究的基础上，借鉴大量的文 献和研究资料，选择大学生这一特殊群体，来研究对民族品牌的情感，以期望弥补在该领域 的空白。 三、研究方法 （一）被试 首先，为了探索中国大学生对民族品牌的情感的测项，笔者对 20 名在校本科生就大学 生的民族品牌情感问题进行了深度访谈；其次，为了修正初步问卷中不合适的情感测项，采 用了 70 个方便样本进行初测，并呈送一位营销专业的教授进行审核；再次，探索性和验证 性因子分析阶段，在深圳大学发放纸质问卷 350 份，回收有效大学生样本 326 个（见表 1）。 表 1 样本分布一览表 分类标准 样本分布 性别 男性样本为 49％，女性样本为 51％ 年级 大四样本为 41％，大三样本 24％，大二样本 18％，大一样本 17％ 月花费（元） 0～499 为 8.8%，500～999 为 49.7％，1000～1499 为 33.6％， 1500～1999 为 6.8％，2000～2499 为 1.2％ 收入来源 来源于家庭的 74.3％，其他（兼职、奖学金）为 22.1％，3.6%未填 （二）测项的选择 PAD 量表不计量顾客产品或服务的消费情感,只计量人们对外界刺激因素的情感反应
这即是说,PAD不计量顾客的消费情感本身,它只计量顾客在一系列的外界因素的刺激下产 生的愉快感、内心被唤起的程度;而CES量表消费情感集合中的16类情感都是顾客在产品 和服务的消费过程中,由产品使用和服务消费导致顾客产生的心理体验,所以针对本文的研 究方向,笔者选用PAD量表作为本文情感量表的参考基础 除了以上的两个量表,本文也考虑了中国学者对情感归类的叙词,但是由于与本文研究 的目的不同(如“真有之情”和“应有之情”多用于描述在人际关系中的情感,何云最终划 分的四个二阶因子描述的是消费情感),所以本文在叙词的选用上以PAD量表为主 在深度访谈的时候,发现PAD量表中的某些词是不适合描述民族情感的,如恐慌、憎恶 轻松,因此在本文量表中删除了这三个情感测项,有些词是PAD量表中不包含的,如无可替 代、亲切、惋惜、同情,因此在本文量表中加入了这些测项:在进行初测的时候,渴望一词 被营销专业的多名同学建议删去,而且在实际选择中,该词被选择的次数为0,因此量表中 没有这一测项:此外,结合专家意见和相关文献资料,最终确定了32个情感测项,分别为: 责任、自豪、欣赏、佩服、愉快、满意、喜欢、乐观、发展、置疑、厌烦、失望、羞耻、遗 憾、无奈、悲哀、担忧、不屑一顾、信仼、生气、冋情、惋惜、丢脸、鄙视、惊喜、支持 难过、可靠、无可替代、友好、亲切、期望。测项的选择有了两个基本标准:一是在中国大 学生中具有一定的代表性;二是能较好地推测消费行为。采用6分点量表进行测量,6表示 完全同意,5表示比较同意,4表示有点同意,3表示有点不同意,2表示比较不同意,1表 示完全不同意。 四、结果与分析 (-)测项纯化 笔者按照以下两个标准对测项进行了纯化: (1)、题目总分相关(item- total correlation)<0.4且删除后的 Cronbach a值会 增加者删除( Gilbert和 Churchill,1979) (2)、旋转后因子负荷值小于0.4或者同时在两个因子上的负荷值都大于0.4者删除 ( Nunnally, 1978): 根据以上2个标准,32个测项最后删除了10个,剩下的22个测项形成了一个用于分 析的量表(见表2)。 (二)竞争模型 探索性因子分析(EFA) Nunnally(1978)认为,探索性因子分析的样本量应至少是量表测项数目的10倍2。本 研究中的初始量表共包含32个测项,回收的大学生样本为326个,所以符合探索性因子分 析的要求 (1)5个因子分析结果表明,探索性因子分析数据分析方法是对剩下的22个测项, 利用统计软件SPSS16.0中的因子分析命令来进行数据处理。数据显示,22个测项的KM0值 为0.877, Bartlett’s球状检验的显著性水平Sig.=0.000<0.05,表示这些数据很适合
6 这即是说, PAD 不计量顾客的消费情感本身,它只计量顾客在一系列的外界因素的刺激下产 生的愉快感、内心被唤起的程度；而 CES 量表消费情感集合中的 16 类情感都是顾客在产品 和服务的消费过程中,由产品使用和服务消费导致顾客产生的心理体验，所以针对本文的研 究方向，笔者选用 PAD 量表作为本文情感量表的参考基础。 除了以上的两个量表，本文也考虑了中国学者对情感归类的叙词，但是由于与本文研究 的目的不同（如“真有之情”和“应有之情”多用于描述在人际关系中的情感，何云最终划 分的四个二阶因子描述的是消费情感），所以本文在叙词的选用上以 PAD 量表为主。 在深度访谈的时候，发现 PAD 量表中的某些词是不适合描述民族情感的，如恐慌、憎恶、 轻松，因此在本文量表中删除了这三个情感测项，有些词是 PAD 量表中不包含的，如无可替 代、亲切、惋惜、同情，因此在本文量表中加入了这些测项；在进行初测的时候，渴望一词 被营销专业的多名同学建议删去，而且在实际选择中，该词被选择的次数为 0，因此量表中 没有这一测项；此外，结合专家意见和相关文献资料，最终确定了 32 个情感测项，分别为： 责任、自豪、欣赏、佩服、愉快、满意、喜欢、乐观、发展、置疑、厌烦、失望、羞耻、遗 憾、无奈、悲哀、担忧、不屑一顾、信任、生气、同情、惋惜、丢脸、鄙视、惊喜、支持、 难过、可靠、无可替代、友好、亲切、期望。测项的选择有了两个基本标准：一是在中国大 学生中具有一定的代表性；二是能较好地推测消费行为。采用 6 分点量表进行测量，6 表示 完全同意，5 表示比较同意，4 表示有点同意，3 表示有点不同意，2 表示比较不同意，1 表 示完全不同意。 四、结果与分析 （一）测项纯化 笔者按照以下两个标准对测项进行了纯化： （1）、题目总分相关（item－total correlation）＜ 0.4 且删除后的 Cronbachα值会 增加者删除（Gilbert 和 Churchill ，1979）； （2）、旋转后因子负荷值小于 0.4 或者同时在两个因子上的负荷值都大于 0.4 者删除 （Nunnally,1978）； 根据以上 2 个标准1，32 个测项最后删除了 10 个，剩下的 22 个测项形成了一个用于分 析的量表（见表 2）。 （二）竞争模型 1．探索性因子分析（EFA） Nunnally（1978）认为，探索性因子分析的样本量应至少是量表测项数目的 10 倍 2。本 研究中的初始量表共包含 32 个测项，回收的大学生样本为 326 个，所以符合探索性因子分 析的要求。 （1） 5 个因子 分析结果表明，探索性因子分析数据分析方法是对剩下的 22 个测项， 利用统计软件 SPSS16.0 中的因子分析命令来进行数据处理。数据显示，22 个测项的 KMO 值 为 0.877，Bartlett’s 球状检验的显著性水平 Sig.＝0.000＜0.05，表示这些数据很适合