消費面面觀：因子分析下城市女性健康消費狀況的問題

文 / 喬聞天 白瑢 冷美瑩 閆福鈺 馬玲凡

隨著我國經濟的穩定發展，人們的生活質量明顯提升，越來越多的人開始追求健康消費、健康生活。女性消費者是目前消費市場上最為活躍的角色存在，她們在購買活動中起著舉足輕重的作用。對女性健康消費狀況的研究將為中國經濟、社會和環境的協調、和諧、可持續發展做出貢獻。

本文利用統計分析方法和統計軟件SPSS研究城市女性的健康消費狀況。運用因子分析的原理挖掘影響城市女性健康消費的因素并在此基礎上，提出健全的健康消費建議。

在我國經濟穩定發展的當下，越來越多的人開始從內而外地關注健康和保養，追求綠色生活，健康消費。社會的發展同時也帶來了越來越重的生活壓力，保持健康也逐漸成為了人們主要的追求之一，近年來女性對健康的關注度的提升，使全國女性對健康的消費意識也有所轉變；因此，女性健康消費是一個值得我們重視的課題。

引導女性健康消費，對于引導人們培養健康、文明的生活方式和習慣，優化健康消費品生產的產業結構，都有著重要的意義。

因子分析介紹

（一）因子分析模型簡介

因子分析可從許多變量中間找出有代表性的隱藏因子。最終將具有相同本質的變量歸入一個因子內，這樣既減少了變量的數目，還檢驗了變量間關系的假設。假設現有p個可觀測變量，記為X=(x1,x2,x3,…,xp)，每個變量均能夠作出解釋如下所示：

式(2-2)所用的數學模型是因子分析方法中常用的。（其中f1,f2,…,fk為k個不可觀測的公共因子，ε1,ε2,ε3,…,εp為p個特殊因子，aij(i=1,2,…,p;j=1,2,…,k)稱為因子載荷。）

它經常用于研究消費者的行為等各個方面，在市場營銷策劃、調查市場情況和規劃未來發展的各個領域中都有著廣泛的應用。

綜合以上描述，在此次研究中我們從因子分析的研究原理中，先分析出原有變量，同時確定變量是否適合于因子分析，然后建立因子變量，繼而進行因子命名、旋轉，以及計算因子得分，最終以此來探索分析城市女性的健康消費狀況問題。

基于因子分析的城市女性健康消費狀況求解

（一）20～55歲女性健康消費的因子分析

由于年齡結構的不同，健康消費的內容也不同，從而影響其健康消費的因素也不同。對于20～55歲的女性，其健康消費內容頗為豐富，影響其健康消費的因素主要有：朋友推薦，醫學權威指導，大眾評價等。（見圖1）

由圖1可知，其他因素占得比重較小，將其稱為網絡自媒體上專家的推薦繼而進行因子分析。利用SPSS 13.0 對影響20～55歲女性健康消費的因素進行因子分析。

圖1

結果如下：

1.因子分析前提條件

對于收集到的原有變量之間的線性關系和是否對其采用因子分析提取因子的考察是因子分析的前提條件。在這里，我們借助變量的相關系數矩陣、反映象相關矩陣、巴特利特球度檢驗和KMO檢驗方法進行分析。

表1 KMO和Bartlett’s球形檢驗

表2 方差解釋

表1用來判斷數據能否進行因子分析。KMO統計量，數值為0.818。巴特利特球度檢驗的統計量，數值為971.850，顯著檢驗值為0.000遠小于顯著性水平0.05，則適合作因子分析。

2.因子提取

第一列是因子編號，以后三列組成一組，每組中數據項的含義依次為特征值、方差貢獻率和累積方差貢獻率。通過上表可以確定：該因子分析應該提取三個公共因子，即可包含概括所需要的其他觀測變量的全部信息。

上表顯示了因子載荷矩陣，是因子分析的核心內容可以看出，7個變量與第一個因子的相關性較高，與第二個因子相關性次之，與第三個因子相關性最小。

3.因子的命名解釋

表3 因子載荷矩陣

表4 旋轉后的因子載荷陣

由表4可知，第一個公共因子主要與醫學權威指導，廣告宣傳有較強的相關性，可定義為消費指導；第二個公因子主要與報刊，大眾點評以及其他因素之間有強相關性，則定義為評價參考；第三個公因子與網絡自媒體上的專家推薦，朋友推薦的相關性較強，定義為相關推薦。

4.計算因子得分

設醫學權威指導，廣告宣傳，報刊，網絡自媒體上的專家推薦，大眾點評，其他，朋友推薦分別為x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7, 根據表3-2-5可以寫出以下得分函數：

由表6可知這三個因子之間是相互獨立的。可以給出由這三個因子決定的綜合判定函數公式：

表5 因子得分系數矩陣

表6 因子的協方差矩陣

圖2

其中a1,a2,a3可由專家給定權重，也可取每個因子的方差貢獻率

（二）55歲以上城市女性健康消費狀況的因子分析

同樣通過統計軟件SPSS，利用主成分方法，以特征值大于1為原則提取因子變量，由表7從變量共同度的角度來對影響55歲以上城市女性健康消費狀況的因素進行因子分析，結果如下：

1.因子分析前提條件

由表7，KMO值為0.835，根據Kaiser給出的KMO度量標準可知原有變量適合進行因子分析。巴特利特球度檢驗統計量的觀測值為1205.231，顯著檢驗值為0.000遠小于顯著性水平0.05，則適合作因子分析。

2.因子提取

通過上表可以確定：該因子分析應該提取三個公共因子，即可包含概括所需要的其他觀測變量的全部信息。

上表顯示了因子載荷矩陣，是因子分析的核心內容。由此可知：除價格、生產廠家、品牌知名度、之外的6個變量在第1因子上較為重要；價格和生產廠家在第2個因子上的載荷較高，這2個變量在第2因子上較為重要；品牌知名度在第3個因子上的載荷最高，該變量在第3因子上較重要。除此之外還可以看出：這兩個因子的實際含義比較模糊。

3.因子的命名解釋

自上表可以得出：療效、可靠性、營養成分在第1個因子上有較高的載荷，第1因子主要解釋為成分效果；官方認證、品牌知名度、醫學權威推薦和廣告宣傳在第2個因子上有較高的載荷，第2個因子主要解釋為推薦及評價；價格、生產廠家在第3個因子上有較高的載荷，第3個因子主要解釋為廠家因素。此結果與旋轉前相比，因子含義較清晰。

4.計算因子得分

設療效、可靠性、官方認證、品牌知名度、營養成分、價格、生產廠家、醫學權威推薦、廣告宣傳分別為X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9。根據上表內容可以寫出因子得分函數，如下所示：

由表6顯示了兩因子的協方差矩陣。可以看出：兩因子沒有線性相關性，實現了因子分析的設計目標。同時可以給出由這三個因子決定的綜合判定函數公式：

其中F1、F2、F3為上述三個公共因子的得分函數，a1、a2、a3可由該領域的專家學者給定具體的權重，也可以取每個因子的方差貢獻率來代表該權重水平。

表7 KMO和Bartlett's球形檢驗

表8 方差解釋

表9 因子載荷矩陣

表10 旋轉后的因子載荷陣

表12 因子的協方差矩陣

結束語

本文對城市女性的健康消費狀況進行了分析。將女性按年齡結構分為了兩類：一類是20～55歲的女性，另一類是55歲以上的女性。利用SPSS將調查數據處理并通過因子分析方法提取了影響女性健康消費的因素，進而分析了女性健康消費的現狀。為了正確引導女性健康消費，基于分析結果，我們提出了對女性健康消費的建議：

表11 因子得分系數矩陣

（一）加強對城市女性健康消費心理和行為的指導和教育

多開展一些與此類專題相關的理論教學與調查研究相結合的活動，提高城市女性對于健康消費的合理化管理，形成正確的消費觀。

（二）積極展開對城市女性健康知識的教育和普及

多舉行一些對于女性健康知識的傳播普及和宣傳教育，讓更多的女性對于自身的健康問題能夠做到簡單的自查和保養。以此為基礎來做出合理有效的健康消費。

（三）加強對女性健康消費的市場調研并同時消費產品的安全與質量進行監督和改良

多做一些對于女性健康消費市場的調研和考察，根據調查的結果和分析作出相應的應對措施，在確保安全和質量的前提下，對女性健康消費產品根據調研結果做出一些改良和推薦，在維護女性消費者合法權益的同時也保障了健康消費產業的經濟發展，在這種趨勢下可以達到物盡奇效，物美價廉的雙贏效果。