从整体上看，F检验的结果表明产品评论的文本信息对销量有显著的影响。在手机、数码相机和笔记本电脑这三类产品中，产品评论的文本信息对数码相机销量的影响最为显著。此外，对手机和数码相机的销量模型而言，在将不同产品属性的正、负面评价作为解释变量代入回归模型后，该模型的拟合优度R2值都得到了明显的提高。这说明产品评论的文本信息明显地提高了回归模型对产品销量的解释能力。

从产品评论中的正、负面评价上看，正面评价与负面评价对销量的影响是不对称的，其中负面评价对销量的损害远大于正面评价对销量的促进。此外，总体而言，正面评价大多与销量正相关，负面评价大多与销量负相关。但是除此之外，还存在特殊的现象，即部分产品属性的正面评价与销量负相关，而部分产品属性的负面评价与销量正相关（详见本章6.3.5）。例如，手机功能的正面评价对销量产生消极影响，而数码相机液晶屏的负面评价却为销量带来积极的影响。(www.daowen.com)

根据6.2.4节的结论，消费者对特定产品属性的评价与期望的差值决定了该属性对销量的影响方向（详见式（6-16））。由于消费者对手机的功能、数码相机的电池以及笔记本电脑的外壳，可能具有过高的期望，并且它们的正面评价可能无法达到消费者的预期，从而导致产品销量的下降。相反地，消费者对手机的主板、数码相机的液晶屏和笔记本电脑的硬盘具有相对较低的期望，所以它们的负面评价并不会使销量下降。这一特殊现象还在一定程度上反映了本模型将消费者对产品的预期考虑在内，更符合现实情况。

此外，不同产品属性正、负面评价的回归系数还可以用于衡量特定属性及其评价在产品评论中的权重，以及对产品评论口碑效应的解释能力。例如，根据表6-5至表6-7的回归系数估计与F检验结果，对于手机而言，操作的正面评价能够产生相对最大的正面口碑效应；对于数码相机而言，操作的负面评价能够产生相对最大的负面评论效应；对于笔记本电脑，整体的负面评价能够产生相对最大的负面评论效应。