11-2-2-1　样本的基本情况分析

在社会学研究领域，样本容量的多少结论不一，观点之一是可以参考相同领域所采用的样本数。一般认为描述性研究，样本数最少占总体的10％，探究变量间关系的相关研究，测试样本则须在30以上，在管理科学领域，其划分标准最低也可以以30为界，定为大、小样本。本研究中，对回收的问卷进行处理后，有效样本数一共为50份。依据上述标准，本研究的样本数将具有一定代表性。

对于样本数据的处理与分析，本研究主要采用SPSS12.0统计分析软件。

根据对企业信息系统实施情况的统计分析如表11.1发现，多数企业（占总数的70％）都实施了办公自动化系统（OA），而实施电子商务的企业也已经超过三分之一，达到34％（与网络调查的结果大致相同），表明企业对电子商务的应用还是比较重视的。

表11.1　企业实施信息系统情况分布

关于其他各变量的描述统计结果见表11.2所示。

表11.2　描述性统计分析结果

续表

表11.3　变量名与测量问题对应表(www.daowen.com)

续表

根据表11.2所示的统计结果发现，对于IT基础设施和IT与业务匹配能力两个统计内容，其观测指标的平均值均大于4（平均水平），而IT管理能力中，有三个观测指标的平均值小于4，即“企业是否拥有很丰富的IT项目管理经验”、“企业对整个IT系统安全的控制、IT体系结构标准的建立以及业务应用数据的灾难恢复计划是否都制定了详细的措施”以及“企业是否建立了有效的IT/IS评价与控制系统”，而其他四个的观测指标均值大于4。表明企业在IT管理能力方面有欠缺。

11-2-2-2　信度与效度分析

信度（reliability）表示测量工具的一致性和稳定性。问卷的信度是指问卷测量所得结果的内部一致性程度，它考察问卷测量的可靠性。对问卷信度的测量可以用再测信度、折半信度和Cronbach's α信度三种方法，考虑三种方法的优缺点以及样本数量不太大和实施二次问卷回收的困难，本研究选择Cronbach's α信度这一指标。Cronbach's α一致性系数决定了变量测度的各问项间多高频率保持得分的相同，较高的一致性系数才能保证变量的测量符合信度要求。Wortzel（1979）认为以Cronbach's α值介于0.7到0.98之间是属于高信度，而0.35以下应拒绝使用。就社会科学研究来说，只要α＞0.6，就可以认为问卷调查题目的信度能够接受；Nunnally（1978）认为，Cronbach's α值应在0.7以上，表明此量表具有较强的信度，若在0.6以下，应该重新修订研究工具或重新编制较为适宜。内部一致性系数最适合同质性检验，即检验每个因子中的各个项目是否测量相同和相似的特性。根据经验判断方法（rule of thumb），保留在变量测量问项中的问项对所有问项（item to total）的相关系数应大于0.50，并且测度变量的Cronbach's α值应大于0.70（Nunnally，1978；Nunnally和Bernstein，1994）。

表11.4显示电子商务转型能力的五个分量表：战略与愿景转型能力、组织结构转型能力、产品与市场转型能力、业务流程转型能力、企业文化转型能力的Cronbach's α值均大于0.7，表明测量指标具有非常高的内部一致性。

表11.4　电子商务转型能力分量表的Cronbach's α值统计

效度（Validity）是指实证测量在多大程度上反映了变量的真实含义，用于揭示结构变量（construct）和它的测量指标（indicators）之间的关系。而效度又可以分为三大主要类型：内容效度（content validity）、效标关联效度（criterion-related validity）、结构效度（construct validity）。其中内容效度与效标关联效度的分析主要体现在测量项及测量体系构建过程当中。结构效度则是评估测量工具效度的非常重要的指标，一般通过因子载荷量分析（factor loading analysis）来评估结构效度的质量，同时通过因子分析也可以简化与确定潜在被测变量的测量项基本结构，以便进行被测变量之间的相关性统计分析。由于本研究沿用了曾庆丰（2005）的研究测量体系，在该研究中，对测量体系进行了效度检测，结果显示该测量体系具有较高的可接受效度，因此，本研究的测量体系符合效度要求。

基于上面信度与效度的分析，都显示了本研究调查问卷的测量体系具有较为理想的可接受度，在此基础上，下一步即可对被测变量的情况进行统计分析。