1.信度分析

信度被用来检验数据结果是否具有一致性、稳定性及可靠性。一般来说，内部一致性体现在信度的高低上。信度系数越高一致性越好，越低则一致性越不好。量表的信度系数一般在0.7以上，0.6～0.7也是可以接受的，如果在0.6以下就表明问卷设计有问题，需要重新设计问卷。本实验应用SPSS 17.0统计软件对品牌情感的量表进行信度分析，得到的结果如表3.2所示。由表3.2可以看出，品牌情感两个维度的信度系数都大于0.8，所以问项的信度是很不错的。

表3.2　实验一的信度分析

2.效度分析

信度可以看出测量问项的一致性和可靠性，但可靠不一定有效，还需要进一步对数据进行分析。效度可以衡量所分析出来的结果能反映所想要研究问题的程度，如果分析结果与研究问题越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。

本研究运用探索性因子分析对数据进行检验，KMO的值小于0.5时，不是很适合进行因子分析，KMO的值最好在0.7以上，并且Bartlett值显著，才表示适合做因子分析。本研究中品牌情感这个变量的KMO均高于0.7，Bartlett球形检验皆达到显著（见表3.3），认为可进行因子分析。

表3.3　实验一KMO&Bartlett球形检验

本研究因子分析采用主成分方法进行，以提取两个因子作为标准进行截取。品牌情感的分析结果如表3.4所示，最终刚好都提取了两个因子，且提取的因子与本研究最初假设的维度（真有之情和应有之情）是一致的，评论和票房的总体解释度都在60%以上，因此本研究的效度较好。

表3.4　实验一变量旋转成分及总体解释度

3.回归分析(www.daowen.com)

首先将评论这个二分类变量的编码转换为0（负面）和1（正面），真有之情和应有之情的问项通过求平均值分别转换为一个变量，然后进行回归分析，结果如表3.5所示。p＜0.05，回归系数为0.698，大于0，因此，正向评论和负向评论对真有之情的影响有显著的差异，并且正向网络口碑对真有之情有正向的影响，负面网络口碑对真有之情有负向的影响，假设H1a、H1b成立。由图3.8可知，负向网络口碑对消费者真有之情的影响（由对照组的M=2.76减少为M=2.097，变化值为0.663）比正向网络口碑对其的影响（由对照组的M=2.76增加为M=3.379，变化值为0.619）要大，假设H1c成立。

同理，评论与应有之情也同样进行回归分析，结果如表3.5所示。p＜0.05，回归系数为0.662，大于0，因此，正向评论和负向评论对应有之情的影响有显著的差异，并且正向网络口碑对应有之情有正向的影响，负向网络口碑对应有之情有负向的影响，假设H1d、H1e成立。由图3.8可知，负向网络口碑对消费者应有之情的影响（由对照组的M=2.69减少为M=2.051，变化值为0.639）比正向网络口碑对其的影响（由对照组的M=2.69增加为M=3.228，变化值为0.538）要大，假设H1f成立。

表3.5　实验一回归分析

图3.8　网络口碑对品牌情感的影响

由图3.8还可以看出，正向网络口碑对真有之情的影响（M变化值为0.619）比正向网络口碑对应有之情的影响（M变化值为0.538）大，负向网络口碑对真有之情的影响（M变化值为0.663）比负向网络口碑对应有之情的影响（M变化值为0.639）大，因此假设H1g、H1h成立。

票房也是一样，将这个二分类变量的编码转换为0（负面）和1（正面），真有之情和应有之情的问项通过求平均值分别转换为一个变量，然后进行回归分析，结果如表3.5所示。p＜0.05，回归系数为0.622，大于0，因此，正向观察性学习和负向观察性学习对真有之情的影响有显著的差异，并且正向观察性学习对真有之情有正向的影响，负向观察性学习对真有之情有负向的影响，假设H2a、H2b成立。由图3.9可知，正向观察性学习对消费者真有之情的影响（由对照组的M=2.76增加为M=3.341，变化值为0.581）比负向观察性学习对其的影响（由对照组的M=2.76减少为M=2.353，变化值为0.407）要大，假设H2c成立。

图3.9　观察性学习对品牌情感的影响

对票房与应有之情也同样进行回归分析，结果如表3.5所示。p＜0.05，回归系数为0.580，大于0，因此，正向观察性学习和负向观察性学习对应有之情的影响有显著的差异，并且正向观察性学习对应有之情有正向的影响，负向观察性学习对应有之情有负向的影响，假设H2d、H2e成立。由图3.9可知，正向观察性学习对消费者应有之情的影响（由对照组的M=2.69增加为M=3.216，变化值为0.526）比正向观察性学习对其的影响（由对照组的M=2.69减少为M=2.304，变化值为0.386）要大，假设H2f成立。

由图3.9还可以看出，正向观察性学习对真有之情的影响（M变化值为0.581）比正向观察性学习对应有之情的影响（M变化值为0.526）大，负向观察性学习对真有之情的影响（M变化值为0.407）比负向观察性学习对应有之情的影响（M变化值为0.386）大，因此假设H2g、H2h成立。