Дипломная работа: Фреймирование выгод и потерь в рекламном сообщении и его влияние на решение пользователя о подписке на онлайн-видеосервис

Таблица 31 -- Статистики критерия Уилкоксона по переменной “Наличие подписки”.

Таблица 32 -- Ранги для разностей между переменными “Наличие подписки” и “Намерение узнать больше”.

Регрессионный анализ

Зависимые переменные (Убедительность сообщения, Намерение узнать больше об услугах подписки, Намерение оформить или продлить подписку) измерены по порядковым шкалам и могут быть рассмотрены в качестве псевдоинтервальных переменных для множественной регрессии.

Множественная регрессия

Так как мы имеем три зависимых переменных регрессионная модель будет построена для каждой из них.

Намерение к покупке. В каждой из регрессионных моделей важно соблюдение следующих условий: отсутствие мультиколлинеарности между предикторами, предположение о независимости ошибок, оптимальное количество выбросов, гомоскедастичность остатков и их нормальность распределения. В данном случае все коэффициенты корреляции не превышают отметки в 0,9 и значения VIF не превышают 10, коэффициент Дурбина-Уотсона равен 2,049 (должен быть близок к 2), 10 наблюдений (<5%) были отнесены к выбросам, график дисперсии регрессионных остатков выглядит как случайное рассеяние точек по телу графика, гистограмма стандартизированного остатка представляет форму колоколообразной кривой, а вероятностный график сосредоточен вокруг нормальной прямой.

Проведение регрессии методом шагового отбора позволило выделить значимые предикторы из внесенных независимых переменных и посчитать объяснительную силу модели на каждом уровне. Совокупно, модель объясняет 55,8% дисперсии результатов, каждый добавленный предиктор статистически значимо улучшает предсказательную силу модели.

Таблица 33 -- Сводка для модели, предсказывающей намерение к покупке.

Изначальная склонность к оформлению или продлению подписки на 47,9% объясняет намерение к покупке после экспериментального воздействия (с увеличением начального показателя на “1” - на 46,9% повышается финальная готовность).

Следующий предиктор (Восприятие цены) добавляет 3,9% силе модели и снижает вероятность покупки подписки на 55,5%, если респонденту кажется дорогой установленная цена. Как было выявлено ранее те респонденты, которые не имеют подписку в целом не готовы к ее оформлению (вероятность на 80% ниже в сравнении с подписчиками сервисов).

Также один из рисков (оставление номера банковской карты) вносит статистически значимый вклад в модель, повышая намерение индивида к покупке после прочитанного сообщения (с увеличением изначально отмеченного риска на “1”, намерение к покупке повышается на 10,5%).

Таблица 34 -- Статистически значимые коэффициенты модели, предсказывающей намерение к оформлению или продлению подписки.

Намерение узнать больше об услугах подписки. Проверка модели показывает соблюдение предположения об отсутствии мультиколлинеарности предикторов (коэффициенты корреляции не превышают отметки в 0,9 и значения VIF не превышают 10), независимости ошибок (индекс Дурбина-Уотсона равен 2,076), оптимальном количестве выбросов (5 наблюдений), гомоскедастичности остатков (график дисперсии регрессионных остатков представляет собой случайное рассеяние точек по телу графика) и их нормальности распределения (гистограмма стандартизированного остатка представляет форму колоколообразной кривой, и вероятностный график сосредоточен вокруг нормальной прямой).

Данная модель объясняет 16,9% дисперсии результатов на основе четырех основных независимых переменных: восприятия цены, риска совершения оплаты до получения товара, изначальная вероятность покупки и возраст респондента.

Таблица 35 -- Сводка для модели, предсказывающей намерение узнать больше об услугах подписки.

Так, относительная дороговизна цены для респондента снижает вероятность узнать больше информации об услугах подписки на 73,7%. Респонденты, оценивающие важность риска оплаты товара до его получения, на 14,9% более заинтересованы узнать больше информации об услуге. Также, намерение узнать больше определяется изначальной готовностью к оформлению или продлению подписки (на 17,1%). И повышение возраст респондента на 1 год повышает намерение узнать больше на 3,6%.

Таблица 36 -- Статистически значимые коэффициенты модели, предсказывающей намерение узнать больше об услугах подписки.