1）独立样本T检验

为了检验问卷中除人口统计学问题外其他问题的鉴别度，对其进行独立样本T检验。由于研究对于调查对象的性别及年龄等没有特别要求，所以本研究选取变量总分值较大和较小的数据作为两类变量。计算问卷中第二部分到第七部分中26道题项的总分，将205份问卷数据按照总分值大小进行排序，1类变量为总分值较小的前27%的问卷数据，即前55份问卷数据，2类变量为总分值较大的后27%的问卷数据，即后55份问卷数据，检验上述高低两组数据是否存在显著差异。以题项1为例，根据Levene法检验结果显示，F＝16.542，p＝0.000小于0.05，达到显著水平，所以两组的方差不相等。当两组的方差不相等时，表中t检验结果为t＝－10.241，p＝0.000小于0.05，达到显著水平，说明此题项鉴别程度高，不需删除。以此类推，题项2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、14、18、19、20、23、24、25、26均有较高的鉴别度，应当保留。

而对于题项13，根据Levene法检验结果显示，F＝1.25，p＝0.266大于0.05，未达到显著水平，所以两组的方差相等。当两组的方差相等时，表中t检验结果为t＝－8.877，p值为0.000小于0.05，达到显著水平，说明此题项鉴别程度高，不需删除。以此类推。题项15、16、17、21、22均有较高鉴别度，应当保留。

2）探索性因子分析

如表4-2所示，大部分量表的KMO值是大于0.700的，表明变量适合进行因子分析，其中启发式信息处理的KMO值为0.658，分析式信息处理的KMO值为0.691，尚可进行因子分析。量表总体KMO值为0.899＞0.5，适合进行因子分析。此外，Bartlett的球形度检验显示，近似卡方值＝3 644.135，自由度df＝325，显著性p值小于0.001，达到显著水平，说明变量间含有共同因素，适合进行探索性因子分析。

表4-2　分量表及总量表KMO和Bartlett的检验

（续表）

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如表4-3所示，各分量表中提取的公因子可以较高程度地代表变量信息，解释的变异量均在84.000%以上；对总体量表运用主成分分析法，提取出的共同因素一共可以解释72.303%的变异量，说明代表性良好。调查问卷中总体量表α值为0.931，其中，各研究变量的α值均大于0.700，说明问卷题项的内部一致性良好，信度较好。

表4-3　分量表及总量表解释的总方差与信度分析

3）相关分析

如表4-4所示，各变量的相关系数处于0.1到0.8之间，说明这些变量之间存在较强的相关关系，可以做进一步分析讨论。

表4-4　相关分析结果

注1：*p＜0.05，**p＜0.01，***p＜0.001；N＝205；
注2：BA：品牌依恋，BT：品牌信任，BL：品牌忠诚，MWM：移动口碑传播，MST：移动空间临场感，mst：移动社会临场感，HIP：启发式信息处理，AIP：分析式信息处理。