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、自我建构和品牌承诺的量表进行信度分析，得到的结果如表3.15所示。可以看出，这三个变量各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3.15　实验三的信度分析

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。本研究中的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3.16），认为可进行因子分析。

表3.16　实验三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。品牌承诺以特征值大于1作为截取标准。品牌情感、自我构建的结果如表3.17所示，最终分别都提取了两个因子，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；独立型自我构建和依赖型自我构建）是一致的，品牌承诺也只提取出一个因子。评论和票房的总体解释度又都在70%以上，虽然自我构建的解释百分比较低，但是Singelis认为解释百分比为25.1%也是可以接受的，他的量表得到了广泛的应用（刘艳，2011），因此，本研究自我构建的解释百分比也符合要求，则本研究的效度较好。

表3.17　实验三变量旋转成分及总体解释度

（续表）

3.品牌情感的中介作用分析

本研究还对品牌情感的中介作用进行了分析。检验和评价中介作用采用的是Baron&Kenny（1986）建议的方法。其检验步骤为：①将中介变量作为因变量与自变量进行回归；②将因变量与自变量进行回归；③将中介变量作为自变量（含自变量）与因变量进行回归。而衡量中介作用存在的标准是：在第一次回归中，自变量与中介变量的系数显著；在第二次回归中，自变量与因变量的系数显著；在第三次回归中，中介变量与因变量的系数显著，同时自变量与因变量的系数减小。如果上述三个条件都成立，且在第三次回归中自变量与因变量的系数不显著，则是完全中介，如果仍然显著则是部分中介。

将真有之情、应有之情、品牌承诺的问项分别求平均值转换为另外的一个变量，然后进行回归分析，结果如表3.18所示。由于评论对品牌承诺的影响显著，评论对真有之情的影响也显著，对评论、真有之情与品牌承诺进行回归分析，评论的p值大于0.05，真有之情的p值小于0.05，且评论的回归系数从0.552降为0.09，因此，真有之情是完全中介。

表3.18　真有之情对评论、品牌承诺的中介作用分析

注：***P＜0.001，**P＜0.01，*P＜0.05。下同。

评论对应有之情的影响是显著的，评论、应有之情与品牌承诺的回归分析结果如表3.19所示，评论的p值大于0.05，应有之情的p值小于0.05，且评论的回归系数从0.552降为0.111，因此，应有之情是完全中介。

表3.19　应有之情对评论、品牌承诺的中介作用分析

(www.daowen.com)

由表3.20可知，票房和品牌承诺之间的关系是显著的，票房对真有之情的影响也是显著的，对票房、真有之情与品牌承诺进行回归分析，票房的p值小于0.05，应有之情的p值小于0.05，且票房的回归系数从0.547降为0.308，因此，真有之情是部分中介。

表3.20　真有之情对票房、品牌承诺的中介作用分析

票房对应有之情的影响是显著的，对票房、应有之情与品牌承诺进行回归分析（见表3.21），票房的p值大于0.05，应有之情的p值小于0.05，且票房的回归系数从0.547降为0.096，因此，应有之情是完全中介。

表3.21　应有之情对票房、品牌承诺的中介作用分析

4.自我构建的调节作用下，品牌情感的中介作用分析

为检验假设4，即有调节的中介作用（Muller et al.，2005；Preacher et al.，2007）是否成立，需要检验四个条件：①网络口碑和观察性学习对消费者的品牌承诺具有显著影响；②网络口碑、观察性学习与自我构建的交互作用（预测品牌情感）显著；③网络口碑和观察性学习对消费者的品牌情感具有显著影响；④当自我构建类型不同时，品牌情感的中介效应强度也不同。

对中介效应的检验表明，网络口碑和观察性学习对消费者的品牌承诺具有显著影响，条件①成立；对假设1和2的检验表明，网络口碑和观察性学习对消费者的品牌情感具有显著影响，条件②成立；对假设3的检验表明，网络口碑、观察性学习与自我构建的交互作用（预测品牌情感）显著，因此条件③也得到了满足。为了进一步验证调节的中介作用，本研究继续检验了条件④。将独立型和依赖型自我构建分为两组进行估计。

结果表明，依赖型自我构建的情况下，评论和品牌承诺之间的关系显著（见表3.22，p＜0.05），评论与真有之情的关系也显著（见表3.22，p＜0.05），对评论、真有之情与品牌承诺进行回归分析，评论的p值大于0.05，真有之情的p值小于0.05，且评论的回归系数从0.607降为0.021，因此，真有之情是完全中介。由于评论与应有之情的关系显著（见表3.23，p＜0.05），评论、应有之情与品牌承诺进行回归分析时，评论的p值大于0.05，应有之情的p值小于0.05，且评论的回归系数从0.607降为0.071，因此，应有之情也是完全中介。

表3.22　真有之情对评论、品牌承诺的中介作用分析

表3.23　应有之情对评论、品牌承诺的中介作用分析

独立型自我构建的情况下，评论和品牌承诺之间的关系显著（见表3.22，p＜0.05），评论与真有之情的关系也显著（见表3.22，p＜0.05），对评论、真有之情与品牌承诺进行回归分析，评论的p值小于0.05，真有之情的p值小于0.05，且评论的回归系数从0.549降为0.209，因此，真有之情是部分中介。由于评论与应有之情的关系显著（见表3.23，p＜0.05），评论、应有之情与品牌承诺进行回归分析时，评论的p值小于0.05，应有之情的p值小于0.05，且评论的回归系数从0.549降为0.189，因此，应有之情也是部分中介。

也就是说，依赖型自我构建的情况下，真有之情和应有之情对网络口碑和品牌承诺之间的中介作用更强。假设H4a、H4b成立。

依赖型自我建构的情况下，票房和品牌承诺之间的关系显著（见表3.24，p＜0.05），票房与真有之情的关系也显著（见表3.24，p＜0.05），对票房、真有之情与品牌承诺进行回归分析，票房的p值小于0.001，真有之情的p值小于0.05，且票房的回归系数从0.533降为0.297，因此，真有之情是部分中介。票房与应有之情的关系显著（见表3.25，p＜0.05），对票房、应有之情与品牌承诺进行回归分析，票房的p值大于0.05，应有之情的p值小于0.05，且票房的回归系数从0.533降为-0.172，因此，应有之情是完全中介。

表3.24　真有之情对票房、品牌承诺的中介作用分析

表3.25　应有之情对票房、品牌承诺的中介作用分析

独立型自我建构的情况下，票房和品牌承诺之间的关系显著（见表3.24，p＜0.05），票房与真有之情的关系也显著（见表3.24，p＜0.05），对票房、真有之情与品牌承诺进行回归分析，票房的p值小于0.05，真有之情的p值小于0.01，且票房的回归系数从0.572降为0.238 7，因此，真有之情是部分中介。票房与应有之情的关系显著（见表3.25，p＜0.05），对票房、应有之情与品牌承诺进行回归分析，票房的p值小于0.05，应有之情的p值小于0.05，且票房的回归系数从0.572降为0.239，因此，应有之情是部分中介。

因此，依赖型自我构建的情况下，真有之情和应有之情对观察性学习的中介作用更强，假设H4d成立，H4c部分成立。