基于logistics回歸分析的英語付費閱讀產品使用現狀研究

謝宛汀

【摘 要】本文的研究將以統計調查分析為主，以流利閱讀這一英語付費閱讀產品為例，建立logistic模型，分析開封市各高校學生的性別、年級、閱讀方式、每月閱讀頻次、平均閱讀時長、愿意接受付費金額以及對產品了解程度等因素對使用英語付費閱讀產品的影響。進一步提高英語付費閱讀產品市場占有率，獲得宣傳和用戶雙收益。

【關鍵詞】英語付費閱讀；二元logit模型；流利閱讀

社交媒體伴隨著移動互聯網的快速發展，搭建了信息互通的橋梁，越來越成為人們生活中不可或缺的一部分。近期朋友圈盛行“打卡分享”的英語學習模式，只需支付少額的費用，利用零碎時間在公眾平臺上學習英語課程，提升英語能力，并通過在朋友圈“打卡”累計天數，獲得相應的返現或是其他形式的獎勵。這種新模式是互聯網經濟發展的產物，利用現代社會人們想要不斷提升自己但又執行力欠佳的心里，采用朋友圈不設限制分享這樣的方式，以裂變式的傳播速度，進入了人們的視野。本文基于對英語付費閱讀產品用戶群規模最大的大學生的調查，以英語流利說這一軟件為例，運用二元logit模型，通過建立二元模型，定量分析性別；年級；對線上英語付費閱讀了解、認知程度；線上英語付費閱讀使用頻次等因素對使用線上英語付費閱讀的影響，進而確定線上英語付費閱讀用戶所具有的顯著特征，為英語付費閱讀產品的未來發展提供切實可行的建議。

一、模型的選擇

二元選擇模型為由兩種備選方案中必擇其一的個體抉擇行為所建立的模型。考慮到是否使用線上英語付費閱讀只涉及兩種回答，是一個二分類因變量，我們建立二元選擇模型。

我們選擇應用廣泛的Logisitic回歸，原因如下：

第一，Logisitic回歸中的偏回歸系數可以計算其OR值（Odds Ratio，優勢比），具有更貼近實際的解釋意義。

第二，Logisitic回歸則是基于二項分布的理論。由于發放的調查問卷中分類變量較多，連續變量極少，因此我們認為采用Logisitic回歸更為合理。

二、二元選擇模型的建立

將第i個個體“是否使用線上英語付費閱讀”這種二元選擇行為表示為因變量，當選擇“是”時，取值為0，當選擇“不是”時，取值為1。

本文采用統計上標準的做法，采用虛擬變量進行擬合，然后根據分析結果對模型進行簡化。

三、高校學生對流利閱讀使用現狀研究

我們建立形如下式的二元選擇Logit模型：

選用向后逐步篩除方法，對初步建立的回歸方程根據極大似然估計的統計量的概率值刪除對因變量影響不顯著的自變量，顯著性水平給定為0.05。經過多輪篩選，排除不顯著的變量后，得到的回歸結果如下：

LOGIT模型最終回歸結果（篩除后）

模型及剔除后的各變量的P值小于0.05，因此該模型擬合的很好。

四、模型結果分析

OR{EXP（B）}為發生比率，當用戶使用線上英語付費閱讀的概率較小時（一般認為小于0.1），可近似認為EXP（B）與發生概率之比非常接近。因此，本文可以將EXP（B）值解釋為用戶使用線上英語付費閱讀的發生概率為相應的自變量變化前的EXP（B）倍數。

（一）性別。在5%的顯著性水平上，性別通過顯著性檢驗，系數為0.491。這說明，在其他條件不變的情況下，高校學生對線上英語付費閱讀的使用情況存在差異。從EXP（B）值來看，女性使用流利閱讀的概率是男性的1.633倍，女性使用流利閱讀的積極性相對較高。故模型結果顯示高校學生的性別與使用流利閱讀的概率呈現正相關。

（二）年級。模型的結果顯示，用戶的年級通過了顯著性檢驗。其對應的系數為1.055，這說明不同年級對線上英語付費閱讀的使用情況存在差異。從EXP（B）值來看，大三的學生群體使用流利閱讀的積極性是基準類研究生的學生人群的2.872倍。

（三）閱讀偏好。閱讀偏好的回歸系數為正，且通過了顯著性檢驗，說明閱讀偏好為紙質類的大學生群體對流利閱讀的使用意愿更強。從EXP（B）值來看，閱讀偏好為紙質類的大學生群體與基準類（閱讀偏好為無所謂）的人群相比，其使用意愿是后者的1.858倍。

（四）閱讀頻次。模型的結果顯示，閱讀頻次通過了顯著性檢驗，說明閱讀頻次在每月5-15次的大學生群體對流利閱讀的使用意愿更強。從EXP（B）值來看，閱讀頻次在每月5-15次的大學生群體與基準類（閱讀頻次為每月25次以上）的人群相比，其使用意愿是后者的2.434倍。

（五）閱讀時長。閱讀時長的回歸系數為正，且通過了顯著性檢驗，說明閱讀時長為15-30分鐘的高校學生比平均每次閱讀時長為其他時長區間的學生對流利閱讀的使用更多。

（六）了解程度。對線上英語付費閱讀了解程度通過了顯著性檢驗，說明對類似線上英語付費閱讀線上英語付費閱讀比較了解的大學生群體對流利閱讀的使用意愿更強。其中關于了解途徑的調查結果顯示，朋友圈分享這一了解途徑為大學生群體了解線上英語付費閱讀的主要途徑，比例達到52.25%。

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