基于对应分析法的贵州省健康养生消费者行为研究

周涵妮 常悦(通讯作者) 杜薇 樊兴颖 杨庆

(贵州医科大学 贵州贵安 550025)

习近平总书记指出，“健康是促进人的全面发展的必然要求，是经济社会发展的重要基础，是民族昌盛、国家富强的重要标志，同时是广大人民群众的共同追求。”健康产业已经成为国家支柱型的战略产业，健康养生的概念已被提高到了国家战略层面。探究消费者对健康养生的知识、态度等对其行为习惯的影响，分析知识、态度等主观因素与消费者行为之间存在的关联关系，具有重要的理论及现实意义。因此，为研究消费者对健康养生的知识、态度等主观因素对其行为习惯的影响，直观地、视觉化地反映两者之间存在的关联关系，本文通过单因素分析、logistics回归筛选出具有统计学意义的主观性因素，运用对应分析法分析主观因素与行为结果之间存在的对应关系，为进一步探索企业营销活动与国家宏观经济政策制定奠定理论基础，为相关部门出台政策和建立行业咨询服务平台提供参考依据。

1 对象及方法

1.1 样本量与调查对象选择

本文将贵州省内18岁以上消费者人群作为调查对象，具体的纳入标准为户籍所在地为贵州省内的18岁以上消费者群体，同时排除精神障碍者、认知障碍者。此外，样本量的确定选择n4Studies软件中无限人口均值公式：

标准差：SD(σ)=15.00,误差：Error (d)=1.00

Alpha (α)=0.05,Z(0.975)=1.959964

样本量：(n)=865

因此，最小样本量应为865人。为此，本文采用分层随机抽样的方式，将贵州省按地理区域划分为9个区域，针对9个区域按照随机抽样的方式发放问卷，其中省会城市发放200份，其他8个区域分别发放100份，共计发放1000份，回收有效问卷977份，有效率为97.7%。

1.2 统计分析

本文对消费者健康养生行为的影响因素采用单因素分析法分析，利用卡方检验剔除没有统计学意义的影响因素；将筛选出的具有统计学意义的选项作为因子，消费者健康养生行为作为因变量，建立多元logistics回归模型，剔除Exp(B)(95%置信区间)中不包含1的影响因素；运用对应分析法分析回归模型中筛选出的影响因素与消费者健康养生行为的关联关系，置信水平为95%。

2 结果

2.1 基本情况分析

从调查结果来看，977位调查对象中，行为部分最高分为45分，最低分为12分。按照得分平均分(26.5分)为依据，将调查对象分为两组，即高分值行为(分数高于26.5分)、低分值行为(分数低于26.5分)两组。其中，526位调查对象行为分值较高，占53.8%；451位行为分值较低，占46.2%。年龄范围为9～70岁，年龄在20～30岁所占比重最大，30～40岁次之，分别占48.9%、24.8%。从职业来看，调查对象学生居多，共计451位，占46.2%，专业技术人员、各级政府部门、企事业单位、党政机关人员次之。文化程度中，本科与研究生以上学历居多，分别占62.5%、14.5%。月收入中，低于1500元所占比重最大，占47.3%，主要源于调查对象中学生居多。从调查对象的分布来看，农村和省会城市的调查对象居多，分别占47.4%、26.0%。从购买的医疗保险类型来看，新农合所占比重较高，占47.6%，职工医保、居民医保次之，分别占29.3%、13.5%。

利用SPSS24.0对收集到的数据进行卡方检验，在置信水平为95%的条件下，婚姻状况、年龄构成、家庭住址、购买医疗保险的类型共计四项调查结果无统计学意义，故剔除该四项指标。

2.2 单因素分析

从研究结果来看，在考虑到可能的影响因素中，单因素卡方检验分析发现，消费者对健康养生的知识、态度8个调查项目、34个影响因素中，除了“健康养生范畴”调查项目中的“其他”因素无统计学意义外，其他33个影响因素与消费者健康养生行为程度有关联。因此，将无统计学意义的因素剔除之后，剩下33个影响行为的主观因素。

2.3 多因素logistic回归分析

本文建立多元logistic回归模型，将33个影响消费者健康养生行为的知识、态度等主观因素作为因子，消费者健康养生行为作为因变量，剔除Exp(B)(95%置信区间)中不包含1的影响因素后，对消费者健康养生行为具有统计学意义的因素共有5个调查项目、7个影响因素，具体结果如表1所示。

表1 消费者健康养生行为的影响因素多因素logistic回归分析

2.4 消费者健康行为程度等级及影响因素体系的建立

为进一步量化分析消费者的健康养生行为情况，对行为程度按照分数的高低分为四个等级，即行为分数小于20分的为第一级，赋值为1；20～30分的为第二级，赋值为2；30～40分的为第三级，赋值为3；高于40分的为第四级，赋值为4。对行为有统计学意义的7个主观影响因素赋值，赋值情况如表2所示。

表2 消费者健康养生行为程度指标赋值情况

将7个影响因素得分进行合计，与行为程度等级进行线性卡方检验，可见随着得分合计值的增高，行为程度等级有增大的趋势(皮尔逊卡方=116.683，置信区间为99%)。例如，在得分合计为0时，100%的调查对象行为程度等级为2级；而在得分合计为7分时，有5.3%(1名)的调查对象行为程度等级为4级，其具体结果如表3所示。

表3 行为程度与养生知识及态度得分合计值的关系 (人数(构成比，%))

2.5 对应分析的运用

对消费者健康养生行为程度等级与主观影响因素得分合计值进行对应分析，维度1解释比例为77.1%，维度2解释比例为15.0%，两个维度累计解释比例为92.1%。由图1可知，得分为0分、1分、2分或3分与行为程度1级或2级之间有关联。其中，得分为3分与行为程度1级关联最明显，其次是得分为2分或0分与行为程度1级关联程度次之，而关联程度最小的为得分为1分与行为程度2级。得分为4分与行为程度1级或2级之间有关联；得分为5分与行为程度2级或3级有关联；得分为6分与行为程度2级或3级有关联，但是与行为程度3级的关联程度高于与2级的关联程度；得分为7分与行为等级4级之间有关联。由此可见，从整体来看，主观影响因素得分合计值越高，消费者健康养生行为程度等级越高，说明了消费者对健康养生知识的认知程度越高、对健康养生产业态度良好，表现出的健康养生行为程度越高。

图1 对应分析中各类别在两维度上的分布

3 结语

3.1 对应分析法适用于健康养生消费者行为分析

对应分析法不仅可以反映变量之间的相关关系，还可以根据直观图的形式识别和反映变量不同取值之间的本质联系。与卡方检验、相关分析等方法相比，对应分析法能够更为有效和直观地反映出变量之间的本质关联，尤其适合各类社会调查。本文通过对健康养生人群调查，收集与分析消费者对健康养生的认知、态度及行为，将具有统计学意义的5个调查项目，7个认知、态度影响因素作为自变量，健康养生行为作为因变量，运用对应分析法直观地分析和探索了变量之间的对应关系，为解决同类问题提供了新的思路，为进一步探索企业营销活动与国家宏观经济政策制定奠定理论基础，为相关部门出台政策和建立行业咨询服务平台提供一定的参考依据。

3.2 贵州省消费者群体对健康养生的认知与态度

通过调查发现，977名调查对象中，696名对健康的概念具备正确的认知；对健康养生的概念具备正确认知的人数相对较少，共计425人，占全部被调查者的43.5%。从消费者对健康养生的态度调查中发现，78.7%被调查者对健康养生产业的发展持积极支持态度。为此，从总体上看，消费者对健康养生的认知程度偏高，对贵州省健康养生产业的发展持积极支持的态度。

3.3 贵州省消费者健康养生行为分析

综上所述，主观影响因素得分合计值越高，消费者健康养生行为程度等级越高。这说明了消费者对健康养生知识的认知程度越高、健康养生产业态度良好，表现出的健康养生行为程度越高。消费者健康行为与健康养生实践程度较好，高分值行为的被调查者占总人数的53.83%，超过半数，主要源于贵州省消费者对健康养生认知与态度具备良好的基础，与本研究人群调查结果相符。