短租顾客的样本构成和问卷分析结果揭示的信息

(一)样本构成分析

1.短租顾客性别分布

本次调查对象的性别比例为40.83∶59.17，如图10.24所示。

图10.24　短租顾客性别比例

2.短租顾客年龄分布

由图10.25可见，短租的顾客主要由19～25岁和26～30岁的人构成，分别占总体的84.62%和11.83%。说明19～30岁的人短租行业的重点顾客，应该更注重对这一类人群的分析和把握。

图10.25　短租顾客年龄分布

3.短租顾客的教育程度的分析

从图10.26可以看出，有超过50%的短租顾客教育程度是硕士及以上，另有45%以上的顾客的教育程度为本科，可看出短租顾客的主体是本科教育及以上的人群。

图10.26　短租顾客教育程度分布

(4)短租顾客的月收入分析

由图10.27可知，短租顾客的收入在1万元以下的比例占96.45%。总体来说顾客的收入水平相对较低。

图10.27　短租顾客月收入分布

(二)问卷项目分析

1.信度分析

信度(Reliability)即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类:稳定系数(跨时间的一致性)，等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四种:重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。

Cronbachα信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为:

其中，n为量表中题项的总数，为第i题得分的题内方差，为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出，α系数评价的是量表中各题项得分间的一致性，属于内在一致性系数。这种方法适用于态度、意见式问卷(量表)的信度分析。

用SPSS对整个量表进行信度分析，得到表10.24，可以看出Cronbachα信度系数为0.968，则认为可以采纳。

表10.24　可靠性统计量

对分量表进行信度分析，得到表10.25，可以看出各分量表的Cronbachα信度系数均大于0.7，除可靠性分量表以外，其他分量表的信度均大于0.8。

表10.25　分量表信度

2.效度分析(因子分析)

效度(Validity)即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。效度分为三种类型:内容效度、准则效度和结构效度。

用SPSS得到KMO检验和Bartlett's检验的结果。从表10.26中可以看出KMO检验统计量的值为0.951，较大，则说明因子分析的效度很好，可以进行因子分析；Bartlett's检验的p值为0.000，说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵，能够提取最少的因子同时又能解释大部分的方差，即效度可以。

表10.26　KMO和Bartlett的检验

3.聚类分析

利用SPSS对数据进行聚类分析，有结果可知这里一共进行了25步聚类。得到图10.28的Q型聚类的垂直冰状图，我们将26个问题分为五类。

第一类:

5.租房预订网站(或App)提供的短租房内具有齐全的现代化设施。(www.xing528.com)

6.租房预订网站(或App)提供的短租房环境整洁舒适。

第二类:

7.租房预订网站(或App)注册的房东态度友好、行为大方得体。

10.房东可以提供在网站(或App)上承诺的所有服务。

图10.28　Q型聚类的垂直冰状图

11.房东可以及时准确地完成在网站(或App)上承诺的所有服务。

12.短租房预订网站(或App)能第一时间回应用户的需求。

18.房东是值得信赖的。

19.短租房预订网站(或App)提供的短租房是安全的。

第三类:

8.短租房预订网站(或App)的使用易于操作、简捷方便。

14.短租房预订网站(或App)可以记录、保留用户的短租情况。

15.短租房预订网站(或App)支持多种支付方式。

第四类:

9.短租房预订网站(或App)有在线客服。

13.当遇到困难时，短租房预订网站(或App)能尽力协助解决。

16.短租房预订网站(或App)能及时与用户沟通。

第五类:

21.短租房预订网站(或App)价格优惠。

22.房东可以提供专业的服务(如:周边景点介绍等)。

23.短租房预订网站(或App)可以提供个性化的服务。

24.房东可以理解用户的个性化需求。

25.短租房预订网站(或App)可以提供24小时服务。

26.服务中，房东能与用户及时交流互动。

27.用户的评论房东可以及时反馈。

28.短租房预订网站(或App)提供的短租房周边交通便利(公交、地铁)。

29.短租房预订网站(或App)提供的短租房周边环境良好(公园等)。

30.短租房预订网站(或App)提供的短租房周边设施完善(超市等)。