第四章 資料分析
第一節 描述性統計分析(Descriptive Statistics Analysis)
國
立 政 治 大 學
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第四章 資料分析
第一節 描述性統計分析(Descriptive Statistics Analysis)
本節由兩部分組成，分別是樣本的人口統計因素的描述性分析以及付費教育內 容平台消費者使用行為描述性統計分析。為了消除不同群體之間可能會由抽樣 物件的個人資訊造成的穩定性影響，本研究採用交叉卡方分析比較平台前 5 名 群組和後5 名群組之間分佈是否有顯著不同。
一、付費教育內容平台的消費者之人口統計特徵分析
正式問卷的收集如前測之問卷發佈與受訪者填答流程相同。本次正式問卷共回 收421 份，其中有效問卷數量爲 403 份，前 5 名平台收集樣本量為 281 份，後 5 名平台收集樣本量為 176 份。參與付費教育內容平台的消費者持續使用意向問 卷調查的受訪者，其分佈較廣，從地理分佈上看，遍佈福建、上海、北京、廣 東、湖南、四川、天津等多個省市。
表4.1 年齡分佈狀況
變數名稱 平台排名 總計
後5 名 前5 名
年齡 15 歲以下 計數 20 25 45
平台排名內的% 13.2% 10.0% 11.2%
16-25 歲 計數 30 30 60
平台排名內的% 19.7% 12.0% 14.9%
26-35 歲 計數 36 76 112
平台排名內的% 23.7% 30.3% 27.8%
36-45 歲 計數 46 83 129
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抽樣之兩群組年齡分佈情況對比顯著性爲 0.158(>0.05)，表現爲不顯著，則説明 兩群組年齡分佈對比無差異，群組劃分爲合理。根據企鵝智酷(企鵝智酷，
2016)資料發現，喜馬拉雅 FM、知乎、豆瓣、得到、分答、在行等六大主要知 識付費平台的消費者年齡都以 19 至 25 歲為主。根據世界衛生組織(世界衛生組
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從上表中可以看出，抽樣之兩群組月收入分佈情況對比顯著性爲 0.185(>0.05)，
表現爲不顯著，則説明兩群組月收入分佈對比無差異，群組劃分爲合理。本研
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歷分佈情況對比顯著性爲 0.778(>0.05)，表現爲不顯著，則説明兩群組學歷分佈 對比無差異，群組劃分爲合理。本研究樣本中有本科以上學歷的占了絕大多 數，爲 50.9%。其中大專以上學歷占了樣本的 84.4%。調研同時發現(36 氪研究 院, 2017)，獲取知識的能力和收入水準和學歷有明顯的正相關性。行業發展初 期(華興資本，2017)，知識付費的人群基數是高學歷，2015 年大專學歷的消費 者人數為6654 萬，預計 2020 年將達到 8500 萬；而本科以上的消費者在 2015 年 的人數為8409 萬，在 2020 年將達到 12000 萬。說明樣本與實際情況相近。‧
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從上表中可以看出，抽樣之兩群組使用頻率分佈情況對比顯著性爲 0.516(>0.05)，
表現爲不顯著，則説明兩群組使用頻率分佈對比無差異，群組劃分爲合理。本 研究的受訪者使用付費教育內容平台頻率最多的是一周左右，達到了 67.6%。
其次是三個月和半年左右的時間，分別都達到了 8.7%。這說明本研究樣本使用 付費教育內容平台的頻率屬於比較正常的範圍內。