基于SPSS軟件的高校周邊商品價格分析與研究

白伊菲　王澤華

摘 要：學校附近商店是學生購買商品的重要選擇，商店價格是影響學生選擇的因素。本文采用了抽樣調查的方法，通過問卷星收集數據，運用統計分析軟件SPSS，分析不同商店商品價格、影響大學生對商店的選擇因素、商店的優勢，掌握小商店的銷售策略和盈利模式，為優化學生的消費模式提供建議。

關鍵詞：商品價格? 影響因素? SPSS

中圖分類號：F063.2 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2020）04（b）--03

一般人們認為零售業如便利店、小商店等會通過“薄利多銷”的銷售策略來盈利，在已有研究中，得到了便利店實行一整套復雜的價格策略，如使用心理學上的“暈輪效應”等方法。本文通過對宿舍附近小商店、后街商店和大型超市的商品價格進行分析，并結合調查問卷對大學生購物地點的偏好進行分析，從而得出小商店是否抬高物價進行盈利，并對小商店的銷售策略提出一些建議。

1 建立基于SPSS軟件模型與應用

SPSS for Windows是一個組合式軟件包，它集數據整理、分析功能于一身。SPSS 的基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等。

本次研究中運用推斷性統計的方法對有可能出現的情況進行篩選排除，又運用描述性統計的方法對得到的數據進行統計分析，進而得到結論。運用到的方法包括：單因素方差分析、描述性統計分析以及卡方檢驗。

1.1 單因素方差分析方法

在方差分析中，我們將要考察對象的某種特征稱為試驗指標，影響試驗指標的條件稱為因素，因素可分為兩類，一類是人們可以控制的（如原材料、設備、學歷、專業等因素）;另一類是人們無法控制的（如員工素質與機遇等因素）。

假設單因素A具有n個水平，分別記為在每個水平下，要考察的指標可以看成一個總體，故有r個總體，并假設：

（1）每個總體均服從正態分布，即;

（2）每個總體的方差相同;

（3）從每個總體中抽取的樣本相互獨立，i=1，2，…，n。

此處的均未知。

那么，要比較各個總體的均值是否一致，就是要檢驗各個總體的均值是否相等，設第i個總體的均值為，則

假設檢驗為

備擇假設為不全相等。

在水平下，進行次獨立試驗，得到試驗數據

，記數據的總個數為。

由假設有

（未知），即有，故可視為隨機誤差。記

，從而得到如下數學模型：

各個相互獨立，和未知。

本研究中利用單因素方差分析，分析不同商品類型的滿意指數是否有顯著差異。

1.2 描述性統計分析

描述性統計分析要對調查總體所有變量的有關數據進行統計性描述，主要包括數據的頻數分析、集中趨勢分析、離散程度分析、分布以及一些基本的統計圖形。常用的指標有算術均數、中位數、全距、方差和標準差等。本研究在分析不同商品在三個商店價格的離散程度時運用了極差、方差以及標準差分析。

1.3 卡方檢驗

卡方檢驗是以分布為基礎的一種常用假設檢驗方法。 它的無效假設H0是觀察頻數與期望頻數沒有差別。

利用英國統計學家Karl Pearson提出的Pearson計算公式：

（i=1，2，3...，k）

其中，Ai為i水平的觀察頻數，Ei為i水平的期望頻數，n為總額數，pi為i水平的期望頻率。i水平的期望頻數Ti，等于總頻數nxi水平的期望概率，pi*k為單元格數。當n比較大時，統計量近似服從k-1（計算Ei時用到的參數個數）個自由度的卡方分布。

本研究中運用卡方檢驗，探究性別的差異對喜歡去宿舍附近小商店是否有影響，以及探究不同年級的大學生對去宿舍附近小商店購物的偏好是否存在差異。

2 數據采集

根據本文統計分析的需要和數據的易得性，我們確定并搜集了學校附近小商店、后街商店、大型超市部分商品的價格;通過問卷調查了影響學生選擇的因素，在進行預分析之前將學生性別、年級、商品價格、質量、種類、商店和購物體驗定為影響因素。

調查問卷針對所研究的問題：影響大學生對購物商店的選擇因素，設計了調查問卷。在收集足夠的數據后，導入SPSS軟件。

3 數據分析

3.1 對不同商店商品價格的比較分析

首先通過對小商店、后街商店和大型超市的價格進行統計，分析其價格的集中趨勢（平均值、中位數）進行分析，估計三者大致的價格水平;其次對不同商品進行統計描述，分析不同商品在三個商店價格的離散程度（方差，標準差，極差等），從而分析不同商品在三個商店中的價格是否有較大差異;最后對所有商品在小商店的價格與在后街價格的差值，所有商品在小商店的價格與在大型超市中的價格的差值以及所有商品在后街的價格與在大型超市中的價格的差值做條狀圖分析，觀察不同商品在不同商店的差值的差異。

從圖1我們可以看出，除一些特殊商品外，商品在小商店、后街商店和大型超市的價格差異不是很大，均在10元以內。海飛絲洗發露、清揚洗發露和簸箕掃帚在三個商店的價格差異較大。并且宿舍附近小商店的商品價格普遍大于后街商店中同種商品的價格。

3.2 大學生對商店的選擇的影響因素的分析

3.2.1 數據預分析

先對性別做頻率分析，觀察填寫調查問卷的性別比例是否平均;然后對學生所讀年級與是否經常去小商店購物做交叉表分析，分析不同年級的學生對小商店的偏愛程度是否存在差異。

由獨立性卡方檢驗可以看出，不同年級的學生對小商店的偏好程度存在顯著差異：大一學生喜歡去宿舍附近小商店購物的學生比例為56.1%，不喜歡去宿舍附近小商店購物的學生比例為43.9%，兩者比例沒有顯著差異。而大二學生中不喜歡去宿舍附近小商店的學生比例明顯大于喜歡去小商店購物的學生比例。大三學生和大四學生因為收集的樣本數量較少，不具有普遍性，所以不做分析。

3.2.2 宿舍附近小商店的優劣勢分析

（1）對宿舍附近小商店的優勢分析

我們假設如果某學生每周去宿舍附近的小商店購買次數為三四次或更多時，將其定義為經常去小商店購物。利用SPSS中的“計算變量”，統計所有學生中經常去宿舍附近的小商店購物但是并不喜歡去小商店購物的人數，并做頻率分析，得到頻率表如表1所示。

由表1可知，大部分的同學選擇去宿舍附近的小商店購物是出于喜愛而在小商店購物（占比為63.1%），還有小部分同學（占比為36.9%）更喜歡在除宿舍附近的小商店以外的商店，如后街的商店、大型超市購物，但是處于某種原因只能在宿舍附近的小商店購物。

由此可知，小商店較其他商店所具有的優勢為距離較近，便于購物。

（2）對其他商店的優勢的分析。

定義對小商店的不滿意指數，通過不同方面大學生對小商店的評價估計對小商店滿意程度的總指數，定義變量為index。利用SPSS，使用單因素方差分析，檢驗不同商品類型的不滿意指數是否有顯著差異。結果如表2所示。

P=0.702>0.05接受原假設。對于不同的商品，大學生對宿舍附近小商店的滿意程度沒有顯著差異，既不存在商品類別不同而對小商店的選擇態度的差異。

對大學生喜歡去大型超市的原因做頻率分析，由頻率分析可知，其中商品種類的影響最大，在所有影響因素中所占比重最大，占比為34.3%，商品質量的影響程度排第二位，占比為24.5%，而單純對購物的喜好的影響程度最小，僅占7%。由此可知，大型超市的優勢主要在于商品質量好，商品種類多。

接下來對后街商店的優勢進行分析，對大學生喜歡去后街商店的原因做頻率分析，商品價格和距離的影響因素較大，占全部影響因素中的比重都為30.8%。所以相對于宿舍附近的小商店而言，后街的商店優勢在于價格便宜。在3.1的分析中，我們確實看出后街商店大部分商品的價格都小于宿舍附近商店的價格。

3.3 對影響大學生選擇因素的分析

根據調查問卷中的數據，對影響大學生購物選擇的因素做餅圖分析，用餅圖分析可以更加直觀地看出不同地因素在所有因素所占的比例，從而觀察出大學生在購物時所看重的因素。

由圖2可以看出，大學生在購買商品時最注重的因素為商品質量，其次為便利性、購物體驗以及價格的合理性。

4 結語

從不同商店的商品價格分析可以看出，宿舍附近小商店確實存在某些商品價格大于后街商店與大型超市的商品價格的情況。小商店較其他商店所具有的優勢為距離較近，便于購物。但后街商店和大型超市在其他方面都比小商店更具有優勢。

小商店可以通過增加商品種類、提高商品質量、清理過期商品等方法，使價格更合理;通過合理規劃布局和打掃清理，提高消費者體驗感。

對于學生而言，學生購買食品飲料可以選擇學校周圍的小商店，買洗漱用品等保質期較長的商品或者大量某一商品可以選擇后街商店或者大型超市。

參考文獻

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