1、“.....关系如何，当多种情况共存的情况下，对于特定的抱怨行为，哪类因子与其关联程度最强。影响因子与网络消费者抱怨行为的相关分析影响因子与直接抱怨的相关分析首先运用对抱怨影响因素与直接抱怨进行相关分析，使用双尾检验，得到相应的相关系数和显著概率，发现顾客对待抱怨的态度消费事件重要性结果型失误抱怨成功可能性与网络顾客直接抱怨行为的正相关程度最大，相关系数依次为，显著概率均小于而过程型的服务失误与直接抱怨倾向为负相关系数为，即物流快递网络支付网店服务态度等出现漏洞，不满意的客户并不会倾向直接与商家进行沟通......”。

2、“.....通过运行的结果发现，与负面口碑这类抱怨行为影响程度最大的依次为抱怨成本消费事件重要性结果型服务失误，且均为正相关，即顾客感知的抱怨成本越大，或产品服务的价值越高，结果型失误越严重，则会采用这种抱怨方式。值得关注的是，过程型失误对负面口碑呈反向相关，相关系数为。表影响因子与负面口碑的相关分析结果失误过程失误重要性抱怨成本成功可能抱怨态度负面口碑相关显著概率样本数表示在双侧的置信水平上显著相关表示在双侧的置信水平上显著相关影响因子与第三方抱怨的相关分析由相关系数数据得知，在显著水平下，只有顾客对待抱怨的态度和消费事件的重要性与第三方抱怨之间是相关的，相关系数分别为和，成显著正相关关系，即顾客消费金额越大，商品对其更为重要时，出现不满意的情况时......”。

3、“.....向商家施加压力，以求问题能够尽快解决。顾客对抱怨的态度越积极，则认为自己的行为能够为其他顾客带来益处，故向第三方抱怨的倾向也会更强。表影响因子与第三方抱怨的相关分析结果失误过程失误重要性抱怨成本成功可能抱怨态度第三方抱怨相关显著概率样本数表示在双侧的置信水平上显著相关表示在双侧的置信水平上显著相关第四章实证分析网络消费者抱怨行为影响因素研究以数码产品为例网络消费者抱怨行为与忠诚度的相关分析表网络消费者抱怨行为与顾客忠诚度的相关分析直接抱怨负面口碑第三方抱怨网络顾客忠诚度相关显著概率样本数表示在双侧的置信水平上显著相关表示在双侧的置信水平上显著相关由相关系数数据得知，在显著水平下，直接抱怨行为与顾客忠诚度成正相关关系，相关系数为，即网络顾客若采用直接抱怨的方式......”。

4、“.....而负面口碑与顾客忠诚度之间无明显相关关系。回归分析在上节中，通过相关分析得到了网络顾客抱怨行为各影响因子与抱怨行为的相关系数，用以说明各因子与抱怨倾向之间相关关系的密切程度，而两者是否存在因果关系，抱怨行为能够被影响因素如何解释，还需要对因子和抱怨行为进行回归分析。本文主要采用多元线性回归法进行分析。由于本文中的解释变量是经过因子分析旋转以后产生的，故不存在多重共线性的问题。影响因子与网络消费者抱怨行为的回归分析影响因子与直接抱怨的回归分析首先选取六类影响因子结果失误过程失误消费事件的重要性抱怨成本抱怨成功的可能性和顾客对待抱怨的态度作为自变量，直接抱怨行为作为因变量进行多元线性回归......”。

5、“.....调整后的，，网络消费者抱怨行为影响因素研究以数码产品为例第四章实证分析由表可以看出，抱怨成本显著性水平高于，应当将这个因子剔除掉，进入回归方程的自变量为个，且根据回归系数的大小可以看出各因子对顾客直接抱怨倾向的影响程度，正向作用影响最大的四类是顾客对待抱怨的态度，消费事件的重要性结果型服务失误和抱怨成功可能性，系数分别为，。而过程型失误对于直接抱怨倾向的是负向的，回归系数为，据此，可以得到影响直接抱怨行为的回归方程网络顾客直接抱怨行为顾客对待抱怨的态度消费事件的重要性结果型服务失误抱怨成功可能性过程型服务失误在得到回归方程后通常要对方程的有效性进行检验结果见表。首先为拟合优度检验，回归方程的可决系数为，说明回归方程中的变量能够解释直接抱怨的变异量，可以接受。然后进行回归方程显著性检验，也称检验......”。

6、“.....当值较大且显著水平小于时，则可认为回归方程通过检验。本方程的值为，显著性水平为，可见方程的总体线性关系显著。检验每个自变量对因变量的影响是否显著还要进行检验，检验方法是计算各个回归系数的值。般认为值的绝对值较大，对应的显著性水平小于则说明变量显著。由检验结果可知，引入方程的五个变量所对应的值较大，所对应的显著性水平均小于，因此可该方程通过了回归系数显著性检验。影响因子与负面口碑的回归分析该部分以负面口碑行为作为因变量，六大影响因素作为自变量进行回归分析。根据显著性水平判断进入回归方程的自变量有四个，分别为抱怨成本消费事件的重要性结果型和过程型服务失误，前三者回归系数均为正数，说明这三个变量的负面口碑的影响均为正向影响，而过程型服务失误对于负面口碑为显著的负向影响......”。

7、“.....调整后的，，检验结果在上表中可得，可决系数为，回归方程的拟合优度可以接受该回归方程的值为，显著性水平为，小于，即自变量与因变量的线性关系显著。引入方程的变量为抱怨成本抱怨成功的可能性消费事件的重要性过程型服务失误和结果失误的绝对值较大，所对应的显著性水平均小于，所以检验成立。影响因子与第三方抱怨的回归分析影响因子对于第三方抱怨的回归结果如表所示，能进入回归方程的变量有消费事件的重要性和顾客对待抱怨态度两项，显著性水平小于，回归系数分别为和，其他变量的显著性水平大于......”。

8、“.....回归方程为网络顾客第三方抱怨消费事件的重要性顾客对待抱怨的态度表抱怨行为影响因子对第三方抱怨的回归分析表模型非标准化系数标准系数标准误差试用版结果失误过程失误重要性抱怨成本成功可能性抱怨态度可决系数，调整后的，，网络消费者抱怨行为影响因素研究以数码产品为例第四章实证分析从表中数据得知回归方程可决系数为，说明选入回归方程的变量能解释第三方抱怨的变异量，该回归方程的值为，同时显著性水平为，可见自变量与因变量之间的线性关系是显著的在该表中，可以看出消费事件的重要性的值为，顾客对待抱怨态度的值为，通过了变量的显著性检验。网络消费者抱怨行为与忠诚度的回归分析顾客的抱怨行为对其忠诚度影响的回归结果如表所示，直接抱怨和第三方抱怨这两项显著性水平小于，能够进入回归方程，负面口碑由于对忠诚度的影响不够显著，所以被剔除在回归方程之外......”。

9、“.....可见三个因子中，直接抱怨与顾客的忠诚度成正向影响，第三方抱怨对顾客忠诚度呈负向影响关系，负面口碑与顾客忠诚度无直接关系。抱怨处理后网络顾客忠诚度直接抱怨第三方抱怨表网络消费者抱怨行为与忠诚度的回归系数表模型非标准化系数标准系数标准差试用版负面口碑直接抱怨第三方抱怨可决系数，调整后的，，从表中数据得知回归方程可决系数为，说明选入回归方程的变量能解释顾客忠诚的变异量，且该回归方程的值为，显著性水平为，通过检验同时，直接抱怨变量和第三方抱怨变量值的绝对值都较大，故变量的影响是显著的。假设检验结果及讨论从上述的相关分析和回归分析得出的结果，同本文部分所提出的假设进行对比和讨论，假设检验结果如下第四章实证分析网络消费者抱怨行为影响因素研究以数码产品为例结果型服务失误对网络顾客抱怨行为的影响。由分析结果可以看出......”。