Wstęp

Poniższe analizy wykonano w programie R (R Core Team, 2023). Wizualizacje wyników przeprowadzono z wykorzystaniem pakietu graficznego “ggplot2” (Wickham, 2016).

Analiza normalności analizowanych zmiennych

Analiza normalności rozkładu zmiennych: Intencja zakupu, Użyteczność, Łatwość, Cele, Obawy.

W celu weryfikacji założeń dotyczacych normalności rozkładów wyników analizowanych zmiennych przeprowadzono dwa testy statystyczne, był to test Shapiro - Wilka (stosowany dla małoliczebnych próbek badawczych N < 50 lub N < 100) (Royston, 1982) oraz test Kolmogorova Smirnova z poprawką Lilieforce’a (stosowany dla dużych prób N > 50 lub N > 100) (Dallal i Wilkinson, 1986). Zdecydowano się na taką analizę ze względu na brak jednoznacznych wytycznych dotyczących stosowania obu testów przy danej liczebności badnych obserwacji.

W celu weryfikacji normalności rozkładów zmiennych: Intencja zakupu, Użyteczność, Łatwość, Cele, Obawy, przeprowadzono serię analiz weryfikujących podobieństwo rozkładu z próby do teoretycznego rozkładu normalnego testem Shapiro-Wilka (Royston, 1982). Analiza wykazała, że:

• Rozkład wyników zmiennej Intencja zakupu był istotnie różny od rozkładu normalnego SW = 0.97; p < 0.001

• Rozkład wyników zmiennej Użyteczność był istotnie różny od rozkładu normalnego SW = 0.98; p < 0.001

• Rozkład wyników zmiennej Łatwość był istotnie różny od rozkładu normalnego SW = 0.95; p < 0.001

• Rozkład wyników zmiennej Cele był istotnie różny od rozkładu normalnego SW = 0.96; p < 0.001

• Rozkład wyników zmiennej Obawy był istotnie różny od rozkładu normalnego SW = 0.97; p < 0.001

W celu dodatkowej weryfikacji normalności rozkładów zmiennych: Intencja zakupu, Użyteczność, Łatwość, Cele, Obawy, przeprowadzono serię analiz weryfikujących podobieństwo rozkładu z próby do teoretycznego rozkładu normalnego testem Kolmogorova-Smirnova z poprawką Lilieforce’a (Dallal i Wilkinson, 1986). Analiza wykazała, że:

• Rozkład wyników zmiennej Intencja_zakupu był istotnie różny od rozkładu normalnego KS = 0.08; p < 0.001

• Rozkład wyników zmiennej Użyteczność był istotnie różny od rozkładu normalnego KS = 0.10; p < 0.001

• Rozkład wyników zmiennej Łatwość był istotnie różny od rozkładu normalnego KS = 0.17; p < 0.001

• Rozkład wyników zmiennej Cele był istotnie różny od rozkładu normalnego KS = 0.13; p < 0.001

• Rozkład wyników zmiennej Obawy był istotnie różny od rozkładu normalnego KS = 0.12; p < 0.001

Wyniki analiz przedstawia tabela nr 1

Tabela nr 1

Wyniki analizy rozkładu normalności i statystyk opisowych dla zmiennych: Intencja zakupu, Użyteczność, Łatwość, Cele, Obawy

Zmienne KS p dla KS SW p dla SW M SD s.e. MIN MAX
Intencja zakupu 0.08 < 0.001 0.97 < 0.001 2.76 1.03 0.06 1.00 5.00
Użyteczność 0.10 < 0.001 0.98 < 0.001 3.24 0.89 0.05 1.00 5.00
Łatwość 0.17 < 0.001 0.95 < 0.001 3.61 0.79 0.05 1.00 5.00
Cele 0.13 < 0.001 0.96 < 0.001 2.15 0.74 0.04 1.00 4.00
Obawy 0.12 < 0.001 0.97 < 0.001 2.79 0.71 0.04 1.00 4.00

Nota: Wyniki testu KS (Kołmogorov - Smirnov) i SW (Shapiro - Wilk), których p < 0.05 dla danej zmiennej, wskazują na istotną różnicę między rozkładem wyników w próbie a teoretycznym rozkładem normalnym; M = Średnia arytmetyczna; SD = Odchylenie standardowe; s.e. = Błąd standardowy średniej; MIN = Minimalna wartość w zbiorze danych; MAX = Maksymalna wartość w zbiorze danych.

Analiza korelacji Spearmana

Analiza korelacji Spearmana dla zmiennych Intencja zakupu, Użyteczność, Łatwość, Cele, Obawy

W celu weryfikacji zależności między zmiennymi Intencja zakupu, Użyteczność, Łatwość, Cele, Obawy, wykonano serię analiz korelacji metodą Spearmana (Spearman, 1904). Na analizę nieparametryczną zdecydowano się z powodu względnego braku spełnenia założenia o normalności rozkładów wyników w analizowanych zmiennych. Analiza testem Spearmana wykazała, że:

• Wzrost wyników zmiennej Intencja zakupu wiązał się ze wzrostem wyników zmiennej Użyteczność, r(301) = 0.70; p < 0.001 (siła tego związku była statystycznie mocna)

• Wzrost wyników zmiennej Intencja zakupu wiązał się ze wzrostem wyników zmiennej Łatwość, r(301) = 0.30; p < 0.001 (siła tego związku była statystycznie umiarkowana)

• Wzrost wyników zmiennej Użyteczność wiązał się ze wzrostem wyników zmiennej Łatwość, r(301) = 0.43; p < 0.001 (siła tego związku była statystycznie umiarkowana)

• Wzrost wyników zmiennej Intencja zakupu wiązał się ze wzrostem wyników zmiennej Cele, r(301) = 0.62; p < 0.001 (siła tego związku była statystycznie umiarkowana)

• Wzrost wyników zmiennej Użyteczność wiązał się ze wzrostem wyników zmiennej Cele, r(301) = 0.59; p < 0.001 (siła tego związku była statystycznie umiarkowana)

• Wzrost wyników zmiennej Łatwość wiązał się ze wzrostem wyników zmiennej Cele, r(301) = 0.21; p < 0.001 (siła tego związku była statystyczne słaba)

• Wzrost wyników zmiennej Intencja zakupu wiązał się ze spadkiem wyników zmiennej Obawy, r(301) = -0.42; p < 0.001 (siła tego związku była statystycznie umiarkowana)

• Wzrost wyników zmiennej Użyteczność wiązał się ze spadkiem wyników zmiennej Obawy, r(301) = -0.46; p < 0.001 (siła tego związku była statystycznie umiarkowana)

• Wzrost wyników zmiennej Łatwość wiązał się ze spadkiem wyników zmiennej Obawy, r(301) = -0.30; p < 0.001 (siła tego związku była statystyczne słaba)

• Wzrost wyników zmiennej Cele wiązał się ze spadkiem wyników zmiennej Obawy, r(301) = -0.38; p < 0.001 (siła tego związku była statystycznie umiarkowana)

Analiza wyników nieistotnych

Analiza nie wykazała, żadanych nieistotnych relacji pomiędzy zmiennymi.

Rezultaty analizy przedstawia tabela nr 2 oraz rysunek nr 1.

Tabela 2
Wyniki analizy korelacji Spearmana między zmiennymi: Intencja zakupu, Użyteczność, Łatwość, Cele, Obawy
Zmienna Id. 1 2 3 4
Intencja zakupu 1
Użyteczność 2 0.70***
Łatwość 3 0.30*** 0.43***
Cele 4 0.62*** 0.59*** 0.21***
Obawy 5 -0.42*** -0.46*** -0.30*** -0.38***

Nota: * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001

Rysunek nr 1
Wizualizacja relacji między zmiennymi Intencja zakupu, Użyteczność, Łatwość, Cele, Obawy

Nota: Im ciemniejszy kolor zielony = Bardziej dodatnia korelacja; Im ciemniejszy kolor czerwony = Bardziej ujemna korelacja. Rysunek bazuje na uzyskanych oszacowaniach współczynników korelacji Spearmana.

Bibliografia

R Core Team. (2023). R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria. Retrieved from https://www.R-project.org/

Royston, J. P. (1982). An Extension of Shapiro and Wilk’s W Test for Normality to Large Samples. Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics), 31(2), 115–124. https://doi.org/10.2307/2347973

Dallal, G.E. and Wilkinson, L. (1986) An analytic approximation to the distribution of Lilliefors’ test for normality. The American Statistician, 40, 294–296.

Spearman, C. (1904). The Proof and Measurement of Association between Two Things. The American Journal of Psychology, 15(1), 72–101. https://doi.org/10.2307/1412159

Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York. ISBN 978-3-319-24277-4

Załącznik A

Poniżej wykonano dodatkową wizualizację wyników.

Szczegółowe wizualizacje relacji między zmiennymi

Poniższa seria rysunków przedstawia szczegółowe relacje między analizowanymi zmiennymi. Ze względu na nieparametryczny charakter analizy zmienne poddano procedurze rangowania.

Liniowe relacje ze zmienną Intencja zakupu

Rysunek nr 1

Relacja zmiennej Cele ze zmienną Intencja zakupu

Rysunek nr 2

Relacja zmiennej Obawy ze zmienną Intencja zakupu

Liniowe relacje ze zmienną Użyteczność

Rysunek nr 3

Relacja zmiennej Cele ze zmienną Użyteczność

Rysunek nr 4

Relacja zmiennej Obawy ze zmienną Użyteczność

Liniowe relacje ze zmienną Łatwość

Rysunek nr 5

Relacja zmiennej Cele ze zmienną Łatwość

Rysunek nr 6

Relacja zmiennej Obawy ze zmienną Łatwość