为了验证自变量与因变量之间的相关关系，本章研究将进行交叉列联表分析，使用卡方值来判断两个变量甚至多个变量之间是否相关。

1）面值与券状态的交叉列联分析

卡方值为76.993，p值为0.000，小于0.01，所以面值对券状态有显著影响。另外，面值为A1的券受欢迎比例为23.8%，随着面值越来越大，购物券受欢迎的比例也在相应增加，最高比例为39.6%。另外，100元的购物券成为消费者抢券的分水岭，即面值小于100元的A1、A2、A3券受欢迎的边际效应出现递减，面值大于100元的购物券更受消费者青睐。

2）使用条件和券状态的交叉列联分析

卡方值为24.769，p值为0.000，小于0.01，所以使用条件对券状态有显著影响。研究发现，使用条件和受欢迎的券之间是一个U型曲线的关系，Y2（受欢迎）随着使用条件的增加先减少后增加，使用条件为B5（1 000以上）时，最受欢迎的券被抢比例达34%。

3）身份特征和券状态交叉列联分析(www.daowen.com)

卡方值为28.427，p值为0.000，小于0.01，所以身份特征对券状态有显著影响。随着店铺身份越来越高，由一般店铺到专卖店、旗舰店、官方旗舰店，券受欢迎的数目先增加后减少。

4）品牌特征与券状态交叉列联分析

卡方值为29.757，p值为0.000，小于0.01，所以品牌特征对券状态有显著影响。研究发现，具有明显品牌特征的店铺对应Y2比不具备品牌特征的店铺要高，这进一步表明在大型电商购物节中，品牌忠诚度、品牌信任、品牌情感依恋、品牌成瘾等品牌关系是消费者互动的重要驱动因素。

5）优惠券类别与券状态的交叉列联分析

因为本章采集的优惠券类别有19种，不能逐一进行分析，只选取部分比较受欢迎的优惠券类别进行分析。卡方值为238.263，p值为0.000，小于0.01，所以优惠券类别对券状态有显著影响。