Приложение з

Таблица З.1 - Коэффициенты

Модель		Нестандартизованные коэффициенты		Стандартизованные коэффициенты	t	Знч.	Статистики коллинеарности
		B	Стд. Ошибка	Бета			Толерантность	КРД
1	(Константа)	,123	,020		6,201	,000
	10) В платном скачивании электронных книг Вам не нравится: цена	,288	,048	,287	5,968	,000	1,000	1,000
2	(Константа)	,100	,022		4,594	,000
	10) В платном скачивании электронных книг Вам не нравится: цена	,263	,049	,261	5,351	,000	,956	1,047
	способ оплаты	,103	,042	,121	2,470	,014	,956	1,047
a. Зависимая переменная: Покупаю в интернете

Примечание – Источник: Собственная разработка на основе программы SPSS.

4. Ограничения

Данные, измеренные по количественной шкале, были преобразованы в данные, измеренные в с использованием порядковой шкалы, для упрощения расчетов (ответы на вопросы «Укажите промежуток цен, в рамках которого Вы посчитаете покупку электронной книги выгодной», «Начиная с какой цены Вы посчитаете покупку слишком дорогой», «Ниже какой цены электронная книга Вам покажется подозрительно дешевой» и «какую сумму Вы считаете приемлемой для перечисления писателю»). Эта трансформация определила частичную потерю информации и снижение точности расчетов.

Вследствие того, что мы не владели ситуацией в полной мере во время занесения данных в SPSS, мы не смогли выполнить такие анализы, как регрессионный, корреляционный и дискриминантный верно и получить статистически значимые результаты, ведь для них необходимы данные в количественной шкале. Но в учебных целях мы выполнили данные анализы в SPSS.

В ходе выполнения исследования наша группа пришла к выводу, что для получения статистически значимых результатов, которые бы опровергли/ подтвердили выдвинутые гипотезы, необходимо было вначале изучить полностью всю теорию по анализам, а т.к., когда мы начали исследование, мы еще не ознакомились со всей теоретической базой по анализам, не знали какого именно рода данные должны получить в результате анкетирования. В итоге составляли мы анкету как нам казалось правильным.

Но, в любом случае, все анализы были проведены в целях обучения и все наши ошибки были отражены в ходе описания анализов.

Многомерное шкалирование – классификационный метод для представления восприятий и предпочтений респондентов в пространстве с помощью наглядного изображения. Это такой метод анализа эмпирических данных о близости объекта, который позволяет определить размерность пространства характеристик измеряемых объектов и сконструировать конфигурацию товара в этом пространстве.

Совместный анализ – метод, позволяющий определить относительную важность, которую потребители придают характеристикам торговой марки, а также полезность, которую они связывают с уровнями данных характеристик.

В нашем исследовании предмет исследования – рынок электронной литературы в общем, а не торговые марки или отношение потребителей к какому-либо товару. Поэтому эти два анализа провести невозможно.