电子商务网站可用性

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1、问卷调查和因子分析

上述的B2C电子商务网站可用性评价指标体系仅基于理论分析，但其合理性需要从用户感知的角度进行评估，进行大样本的问卷调查是一个可行且有效的方法。问卷调查不仅可以直接获得用户的观点，同时可以将用户的主观评价量化，便于进行数据分析和总结。因此本文采用问卷调查以及对调查数据进行因子分析的方法，对B2C电子商务网站可用性评价体系理论模型进行修正和完善。1.1问卷调查调查问卷问题依据理论模型中的各二级指标设计，如指标“用户评价信息”对应的问题是“网站中买家对商品的评价是影响我做出购买决策的重要参考”。因此，调查问卷由39个问题构成，被调查者以打分的形式对问卷每道所陈述的内容发表意见，评分的分值按“5级李克特量表”编制，其中“5”表示同意，“4”表示比较同意，“3”表示没感觉，“2”表示不太同意，“1”表示不同意。经过问卷试发放、审核及修改，形成最终调查问卷，以保证调查的准确性和有效性。本次调查共发放问卷200份，调查对象以B2C电子商务网站的熟练用户为主，尽量涵盖各年龄段。回收问卷192份，有效问卷185份，有效率为92.5%。对回收的问卷按照“李克特五点量”进行处理，得到每个指标量化后的得分，并运用SPSS19.0进行数据处理。首先对问卷数据进行信度检验，结果表明问卷信度可以接受。其次做区分度检验，经检验应删除问题四与问题二十四，即对应二级指标广告和促销信息的订阅，说明用户基本认为这两项对于B2C网站的影响不大。1.2因子分析因子分析是从众多的原始变量中构造出少数几个具有代表意义的因素变量，有一个潜在的要求，即原有变量之间具有比较强的相关性。KMO检验和Bartlett球度检验是检验变量是否适合做因子分析比较实用的方法。用SPSS19.0对删除问题四与问题二十四之后的37个变量进行KMO与Bartlett’s检验，KMO为0.796，接近0.8；Bartlett球度检验结果为0，小于显著性水平，适合做因子分析。对185个样本的37项变量进行因子分析，取特征值为1.2。得到成分矩阵。上文提出的B2C电子商务网站可用性评价概念体系中有6个因子，根据计算结果，前五个因子累计只能解释49.10％的总方差量，这一数值偏低，说明可用性概念体系中提出的6个主因子的分类方法与B2C电子商务网站的实际情况有出入，通过后期的数据分析，应作相应的调整，修正B2C电子商务网站可用性评价体系。通过因子分析，提取了8个主因子，它们占总方差的55.74％，可以解释变量的大部分差异，可以认为，这8个因素是构成原始问卷37个项目变量的主因素。为了清晰地区分出在各个成分中，哪几个指标所占的载荷较大，对成分矩阵进行旋转。根据载荷值大小，进一步筛选出各个因子的二级指标。

2、修正后的B2C电子商务网站可用性评价指标体系

根据因子分析结果，修正了上文提出的B2C电子商务网站可用性评价理论模型的六个一级指标，调整为八个，分别为内容、技术、美学结构、情感因素、促销、定制服务、购物操作和安全性；根据旋转成分矩阵的结果，为各个指标确定了其所属的一级指标。具体见表2。

3、结论

本文针对B2C电子商务网站的特点，以微软可用性指南MUG为理论依据，提出了B2C电子商务网站可用性评价的理论模型。在此基础上，运用调查问卷以及对问卷数据进行因子分析的方法修正并完善了理论模型，最终提出了“B2C电子商务网站可用性评价指标体系”，该指标体系由八个主因素，37个二级指标构成。该指标体系可以为各B2C电子商务网站可用性评估和改进提供理论依据。

作者：叶颖婕 李传锋 陈鹏程 单位：中国计量学院质量与安全工程学院