跨境电商营销效果的影响因素
研究对象
频数分析结果?
名称
选项
频数
百分比(%)
累积百分比(%)
年龄
18岁及以下
75
23.077
23.077
19-30岁
54
16.615
39.692
31-40岁
67
20.615
60.308
41-50岁
76
23.385
83.692
51岁及以上
53
16.308
100.000
性别
女
162
49.846
49.846
男
163
50.154
100.000
教育程度
大专
84
25.846
25.846
本科
75
23.077
48.923
研究生及以上
71
21.846
70.769
高中及以下
95
29.231
100.000
所在行业
跨境电商
325
100.000
100.000
职位
一线工作人员
223
68.615
68.615
中层管理
24
7.385
76.000
其他
68
20.923
96.923
高层管理
10
3.077
100.000
合计
325
100.0
100.0
本研究共纳入325名跨境电商行业从业者年龄分布呈现多峰特征，41-50岁群体占比最高（23.38%，n=76），其次为18岁及以下组（23.08%，n=75）。31-40岁组占比20.62%（n=67），51岁及以上（16.31%，n=53）与19-30岁（16.62%，n=54）占比相对较低。性别比例接近平衡，男性占50.15%（n=163），女性占49.85%（n=162）。
教育程度数据显示，高中及以下学历者占比最高（29.23%，n=95），其后依次为大专（25.85%，n=84）、本科（23.08%，n=75）与研究生及以上（21.85%，n=71），表明样本覆盖从基础教育到高等教育各层次。职位分布呈现显著偏态，一线工作人员占比突出（68.62%，n=223），而中层管理（7.38%，n=24）与高层管理（3.08%，n=10）占比较低，其他未分类职位占20.92%（n=68）。
信度分析
Cronbach信度分析?
名称
校正项总计相关性(CITC)
项已删除的α系数
Cronbachα系数
政策与贸易环境-1
0.662
0.86
0.876
政策与贸易环境-2
0.705
0.85
政策与贸易环境-3
0.686
0.854
政策与贸易环境-4
0.765
0.834
政策与贸易环境-5
0.714
0.848
文化与消费习惯差异-1
0.725
0.853
0.881
文化与消费习惯差异-2
0.675
0.865
文化与消费习惯差异-3
0.741
0.849
文化与消费习惯差异-4
0.72
0.855
文化与消费习惯差异-5
0.717
0.855
技术创新能力-1
0.718
0.874
0.893
技术创新能力-2
0.761
0.865
技术创新能力-3
0.712
0.876
技术创新能力-4
0.756
0.866
技术创新能力-5
0.747
0.868
渠道与供应链管理-1
0.703
0.818
0.856
渠道与供应链管理-2
0.719
0.813
渠道与供应链管理-3
0.608
0.842
渠道与供应链管理-4
0.622
0.839
渠道与供应链管理-5
0.708
0.817
渠道与供应链管理-1
0.703
0.818
0.856
渠道与供应链管理-2
0.719
0.813
渠道与供应链管理-3
0.608
0.842
渠道与供应链管理-4
0.622
0.839
渠道与供应链管理-5
0.708
0.817
营销效果-1
0.754
0.879
0.901
营销效果-2
0.734
0.883
营销效果-3
0.793
0.871
营销效果-4
0.754
0.879
营销效果-5
0.735
0.883
本研究通过Cronbach’sα系数与校正项总计相关性（CITC）对跨境电商影响因素量表进行信度检验，结果显示各维度整体信度良好，所有维度的Cronbach’sα系数均高于0.8，表明量表具有较高的内部一致性。
效度分析
KMO和Bartlett的检验?
KMO值
0.921
Bartlett球形度检验
近似卡方
4671.177
df
300
p?值
0.000
方差解释率表格?
因子编号
特征根
旋转前方差解释率
旋转后方差解释率
特征根
方差解释率%
累积%
特征根
方差解释率%
累积%
特征根
方差解释率%
累积%
1
9.082
36.328
36.328
9.082
36.328
36.328
3.588
14.353
14.353
2
2.557
10.227
46.555
2.557
10.227
46.555
3.551
14.205
28.559