目錄

Ⅰ結論與發現

4

1.1報告結論

4

1.2關鍵發現

4

Ⅱ總體概述

5

2.1調研背景與宗旨

5

2.2調研歷程與規模

5

Ⅲ報告正文

6

12023年第一季度中國互聯網用戶廣告形式關注/瀏覽特征分析

6

1.1中國互聯網用戶廣告形式關注/瀏覽總體特征

6

1.2中國互聯網用戶廣告形式關注/瀏覽年齡差異特征

6

1.3中國互聯網用戶廣告形式關注/瀏覽收入差異特征

7

1.4中國互聯網用戶廣告形式關注/瀏覽消費差異特征

7

1.5中國互聯網用戶廣告形式關注/瀏覽地域差異特征

7

22023年第一季度中國互聯網用戶廣告形式點擊/參與特征分析

7

2.1中國互聯網用戶廣告形式點擊/參與總體特征

7

2.2中國互聯網用戶廣告形式點擊/參與年齡差異特征

8

2.3中國互聯網用戶廣告形式點擊/參與收入差異特征

8

2.4中國互聯網用戶廣告形式點擊/參與消費差異特征

8

2.5中國互聯網用戶廣告形式點擊/參與地域差異特征

8

32023年第一季度中國互聯網用戶廣告形式購置行為影響特征分析

8

3.1中國互聯網用戶廣告形式購置行為影響總體統計

8

3.2中國互聯網用戶廣告形式購置行為影響年齡差異統計

8

3.3中國互聯網用戶廣告形式購置行為影響收入差異統計

8

3.4中國互聯網用戶廣告形式購置行為影響消費差異特征

8

3.5中國互聯網用戶廣告形式購置行為影響地域差異統計

8

42023年第一季度中國互聯網用戶廣告形式厭惡、拒絕特征分析

8

4.1中國互聯網用戶廣告形式厭惡、拒絕總體統計

8

4.2中國互聯網用戶廣告形式厭惡、拒絕年齡差異統計

8

4.3中國互聯網用戶廣告形式厭惡、拒絕收入差異統計

8

4.4中國互聯網用戶廣告形式厭惡、拒絕消費差異特征

8

4.5中國互聯網用戶廣告形式厭惡、拒絕地域差異統計

8

5中國互聯網用戶網絡媒介的資訊廣告關注度統計

9

5.1中國互聯網用戶日常消費信息的網絡媒介來源分布

9

5.2中國互聯網用戶網絡媒介的資訊/廣告參與度統計

10

5.3中國互聯網用戶網絡媒介的資訊/廣告關注度統計

10

5.4中國互聯網用戶網絡媒介的資訊/廣告購置行為影響力統計

10

5.4中國互聯網用戶網絡媒介的資訊/廣告吸引力比擬統計

10

附錄1：調研機構與合作

11

附錄2：調研流程與結構

11

附錄3：調研方法與模型

12

3.1調查方法

12

固定樣本組監測

12

3.1.2網上聯機問卷調查

12

3.1.3一對一企業訪問調查

12

3.1.4一對一企業當面訪問調查

12

3.1.5資料分析法

12

3.2數據統計方法

13

3.2.1描述統計

13

3.2.2統計校驗

13

3.2.3交叉分析

13

3.2.4多項選擇項統計

14

3.2.5因子分析

14

3.2.6聚類分析

14

3.3行業研究方法

14

3.3.1行業環境研究方法

14

3.3.2競爭分析方法

15

3.3.3行業預測方法

16

3.4市場規模研究方法

17

附錄4：DCCI簡介

19Ⅰ結論與發現

1.1報告結論

網絡營銷進入整合營銷時代，不同媒介、廣告需協同運用綜合門戶網站是互聯網用戶消費信息主要來源，而C2C電子商務網站廣告對互聯網用戶購置行為影響最大。在2023年第一季度中國互聯網受眾日常消費信息的網絡媒介來源分布統計中，近7成中國互聯網受眾表示綜合門戶為日常消費信息的主要網絡媒介來源。表示搜索引擎、電子郵箱、C2C電子商務網站為日常消費信息重要來源的互聯網受眾比例分別為53.6%、40.9%、36.5%，日益成為中國互聯網受眾消費信息的重要獲取網絡媒介。C2C電子商務網站廣告點擊吸引力與購置吸引力居所有互聯網媒介廣告點擊吸引力與購置吸引力第一位，這表示在關注網絡廣告的受眾中，看到C2C電子商務網站廣告的受眾中會點擊的比例為82.4%，會影響其購置的比例更高達89.5%，綜合門戶這兩個指標分別以79.9%和65.7%位列第二位。點擊吸引力排第三、第四位的是即時通訊客戶端廣告〔71.3%〕和搜索引擎廣告〔69.8%〕，購置吸引力第三和第四位的分別是B2C電子商務網站廣告〔65.2%〕和B2B電子商務網站廣告〔61.0%〕。總體上看電子商務類網站廣告的購置吸引力占了前四位中的三位，C2C電子商務網站廣告購置吸引力高于其點擊吸引力7.1個百分點，恰恰相反，第二位的綜合門戶網站廣告購置吸引力卻低于其點擊吸引力5.6%。

圖片廣告吸引了互聯網用戶最多的注意力，而游戲內置廣告卻對他們產生了最強的吸引力。在2023年第一季度中國互聯網受眾廣告形式關注/瀏覽特征統計中，“以圖片形式出現的靜態廣告〞最受中國互聯網受眾關注，有36.3%互聯網受眾表示圖片形式的靜態廣告是其關注/瀏覽最多的廣告形式。排在二到四位的是電子郵件、動畫形式的浮動廣告和視頻內容里出現的插入廣告，其余形式的廣告關注度均在25%以下。在各種網絡廣告形式中，網絡游戲內置廣告、內文關鍵字廣告和文字鏈廣告三種形式的受眾點擊吸引度分別以71.4%、69.8%和67.0%的比例位列前三，而受眾購置吸引力指標位列前五的分別是網絡游戲內置廣告〔56.4%〕、論壇帖子廣告〔54.4%〕和文字鏈廣告〔53.2%〕。總體上看，網絡游戲內置廣告兩個指標數據均為最高，雖然這種廣告形式受眾到達絕對數以及到達比例均較低，但其較高的吸引力與購置影響，無論對網絡游戲還是網頁游戲，都是對其在游戲中投放廣告產生的效果的證明。論壇帖子廣告在購置吸引力中能夠位列第二，也說明這種廣告形式的在良好的社區氣氛、信任氣氛中，能夠產生較好的廣告效果，尤其是在購置的吸引方面。但論壇帖子廣告目前的挑戰在于如何通過有效的手段給廣告主創造一個廣告體驗較好的論壇環境。文字鏈鏈接和內文關鍵字的購置吸引力也相對較高，主要原因在于目前許多文字鏈接廣告與內容具有一定的匹配性，受眾在瀏覽相關內容后，看到相關的文字鏈接廣告的點擊意愿相對較大。

1.2關鍵發現

2023年第一季度中國互聯網受眾日常消費信息各網絡媒介來源分布

綜合門戶、搜索引擎等是互聯網受眾日常消費信息的主要來源網絡媒介

2023年第一季度中國互聯網受眾各媒介點擊/購置吸引力統計

C2C電子商務網站廣告點擊吸引力與購置吸引力居首

2023年第一季度中國互聯網受眾廣告形式關注/瀏覽特征統計

以圖片形式出現的靜態廣告互聯網受眾關注最多

2023年第一季度中國互聯網受眾廣告形式點擊/購置吸引力統計

網絡游戲內置廣告點擊、購置吸引力指標雙高Ⅱ總體概述

2.1調研背景與宗旨

中國互聯網受眾廣告接觸測量為中國互聯網調查的重點調查方向之一。針對中國互聯網受眾廣告接觸習慣，DCCI從2005年以來一直進行季度、半年度、年度測量。年度測量從2005年為第一屆，2023年為第五屆。在這五屆的測量中，相關數據都分別反映在中國互聯網年度調查報告中。

2023中國互聯網調查自2023年1月開始設計調研系統、開展調研樣本，分為上半年調查和下半年調查兩個階段，年度調查將于2023年12月結束。2023年度調查為第六年、第六屆舉行，系全國范圍內的連續性系統調查，是中國國內規模最大的互聯網產業、市場、用戶調查。

2023第一季度中國互聯網調查時間范圍：2009年1月1日至2009年3月31日。

2023第一季度中國互聯網調查人群范圍：中華人民共和國31省自治區直轄市〔中國臺灣和中國澳門未涉及，中國香港局部調查結果另行發布〕。

2023第一季度中國互聯網調查互聯網用戶有效樣本量：28,936個用戶樣本。

2023第一季度中國互聯網調查互聯網企業訪問有效樣本量：51家企業樣本。

2023第一季度中國互聯網調查互聯網專家參謀有效樣本量：31位專家樣本。

歷經十余年的穩步、快速開展，互聯網已經成為我國極具影響力的、不可或缺的信息發布和傳播媒介，互聯網已然成長為我國的強勢媒體。互聯網在中國的擴散已經達到了臨界點，中國成為全球最重要的互聯網市場之一。2023年，互聯網最為媒體有著優異的表現，無論是2023年初的雪災、5.12的震災，還是8月的盛事——北京奧運會，互聯網媒體的表現都非常突出。DCCI數據顯示，奧運期間〔8月8日—8月24日〕，擁有正式授權的奧運指標網站的奧運頻道和軟件在互聯網當中的受眾合并到達率為95.1%，互聯網奧運會受眾總規模高達2.44億人，以互聯網為龍頭的新媒體在北京奧運會上全方位顯露出自己的傳播威力和魅力。2023年互聯網媒體的表現又將會如何？

目前來看，互聯網媒介長期缺乏相對準確、全面、系統、客觀的媒介監測、廣告投放等相關數據。現有一些機構提供的數據，質量也往往參差不齊，統計方法、研究框架千差萬別，缺少行業的統一性、系統性、標準性。一些商業市場調查研究機構由于是從單一客戶角度出發形成研究報告，數據由于缺乏全行業的深度、廣度支持，數據的有效性難以保證。另外，從業者、研究者、廣告主等各個方面在自身工作需要相關數據和研究資訊的時候經常無以參照，一些彼此矛盾的數據更讓業者經常感到無所適從。

有鑒于此，通過季度、半年度、年度的連續性測量，DCCI互聯網數據中西希望提供給業界最新鮮、最具價值的成果，助力中國互聯網業態高速、穩健開展！滿足整個市場對真正的行業第三方的有效數據尤其是行業公共數據信息的強烈需求。

2.2調研歷程與規模

中國互聯網受眾廣告接觸測量為中國互聯網調查的重點調查方向之一。中國互聯網調查從2004開始每年進行一次，2004年的調查以用戶對不同互聯網效勞的使用狀況調查為主。2005年度的調查經過調整和完善，擴展到互聯網用戶、互聯網各個細分產業企業，總計50個典型細分領域。2006年繼續對50個典型細分進行深度的市場及用戶調查，該調查300多家網站聯合推介，最終形成了2006年度中國互聯網調查報告。2007年擴展到互聯網55個典型細分領域，利用專業調研手段對市場和受眾兩大層面進行深入的分析和挖掘。

2023年為第六屆，繼續保持對互聯網77個典型細分領域，利用專業調研手段對市場和受眾兩大層面進行深入的分析和挖掘，由此最終形成基于2023年度、效勞2023年度的?中國市場年度數據報告?。Ⅲ報告正文

12023年第一季度中國互聯網用戶廣告形式關注/瀏覽特征分析

1.1中國互聯網用戶廣告形式關注/瀏覽總體特征

以圖片形式出現的靜態廣告互聯網受眾關注最多DCCI2023年第一季度調查數據顯示：在2023年第一季度中國互聯網受眾廣告形式關注/瀏覽特征統計中，“以圖片形式出現的靜態廣告〞最受中國互聯網受眾關注，有36.3%互聯網受眾表示圖片形式的靜態廣告是其關注/瀏覽最多的廣告形式。排在二到四位的是電子郵件、動畫形式的浮動廣告和視頻內容里出現的插入廣告，其余形式的廣告關注度均在25%以下。1.2中國互聯網用戶廣告形式關注/瀏覽年齡差異特征

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

1.3中國互聯網用戶廣告形式關注/瀏覽收入差異特征

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

1.4中國互聯網用戶廣告形式關注/瀏覽消費差異特征

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

1.5中國互聯網用戶廣告形式關注/瀏覽地域差異特征

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

22023年第一季度中國互聯網用戶廣告形式點擊/參與特征分析

2.1中國互聯網用戶廣告形式點擊/參與總體特征網絡游戲內置廣告點擊、購置吸引力指標雙高DCCI2023年第一季度調查數據顯示：在各種網絡廣告形式中，網絡游戲內置廣告、內文關鍵字廣告和文字鏈廣告三種形式的受眾點擊吸引度分別以71.4%、69.8%和67.0%的比例位列前三，而受眾購置吸引力指標位列前五的分別是網絡游戲內置廣告〔56.4%〕、論壇帖子廣告〔54.4%〕和文字鏈廣告〔53.2%〕。總體上看，網絡游戲內置廣告兩個指標數據均為最高，雖然這種廣告形式受眾到達絕對數以及到達比例均較低，但其較高的吸引力與購置影響，無論對網絡游戲還是網頁游戲，都是對其在游戲中投放廣告產生的效果的證明。論壇帖子廣告在購置吸引力中能夠位列第二，也說明這種廣告形式的在良好的社區氛圍、信任氣氛中，能夠產生較好的廣告效果，尤其是在購置的吸引方面。但論壇帖子廣告目前的挑戰在于如何通過有效的手段給廣告主創造一個廣告體驗較好的論壇環境。文字鏈鏈接和內文關鍵字的購置吸引力也相對較高，主要原因在于目前許多文字鏈接廣告與內容具有一定的匹配性，受眾在瀏覽相關內容后，看到相關的文字鏈接廣告的點擊意愿相對較大。2.2中國互聯網用戶廣告形式點擊/參與年齡差異特征

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

2.3中國互聯網用戶廣告形式點擊/參與收入差異特征

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

2.4中國互聯網用戶廣告形式點擊/參與消費差異特征

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

2.5中國互聯網用戶廣告形式點擊/參與地域差異特征

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

32023年第一季度中國互聯網用戶廣告形式購置行為影響特征分析

3.1中國互聯網用戶廣告形式購置行為影響總體統計

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

3.2中國互聯網用戶廣告形式購置行為影響年齡差異統計

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

3.3中國互聯網用戶廣告形式購置行為影響收入差異統計

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

3.4中國互聯網用戶廣告形式購置行為影響消費差異特征

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

3.5中國互聯網用戶廣告形式購置行為影響地域差異統計

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

42023年第一季度中國互聯網用戶廣告形式厭惡、拒絕特征分析

4.1中國互聯網用戶廣告形式厭惡、拒絕總體統計

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

4.2中國互聯網用戶廣告形式厭惡、拒絕年齡差異統計

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

4.3中國互聯網用戶廣告形式厭惡、拒絕收入差異統計

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

4.4中國互聯網用戶廣告形式厭惡、拒絕消費差異特征

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

4.5中國互聯網用戶廣告形式厭惡、拒絕地域差異統計

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。5中國互聯網用戶網絡媒介的資訊廣告關注度統計

5.1中國互聯網用戶日常消費信息的網絡媒介來源分布綜合門戶、搜索引擎等是互聯網受眾日常消費信息的主要來源網絡媒介DCCI2023年第一季度調查數據顯示：在2023年第一季度中國互聯網受眾日常消費信息的網絡媒介來源分布統計中，近7成中國互聯網受眾表示綜合門戶為日常消費信息的主要網絡媒介來源。表示搜索引擎、電子郵箱、C2C電子商務網站為日常消費信息重要來源的互聯網受眾比例分別為53.6%、40.9%、36.5%，日益成為中國互聯網受眾消費信息的重要獲取網絡媒介。5.2中國互聯網用戶網絡媒介的資訊/廣告參與度統計

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

5.3中國互聯網用戶網絡媒介的資訊/廣告關注度統計

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。5.4中國互聯網用戶網絡媒介的資訊/廣告購置行為影響力統計

簡版報告該局部略，具體內容請查看完整版報告。

5.4中國互聯網用戶網絡媒介的資訊/廣告吸引力比擬統計C2C電子商務網站廣告點擊吸引力與購置吸引力居首DCCI2023年第一季度調查數據顯示：C2C電子商務網站廣告點擊吸引力與購置吸引力居所有互聯網媒介廣告點擊吸引力與購置吸引力第一位，這表示在關注網絡廣告的受眾中，看到C2C電子商務網站廣告的受眾中會點擊的比例為82.4%，會影響其購置的比例更高達89.5%，綜合門戶這兩個指標分別以79.9%和65.7%位列第二位。點擊吸引力排第三、第四位的是即時通訊客戶端廣告〔71.3%〕和搜索引擎廣告〔69.8%〕，購置吸引力第三和第四位的分別是B2C電子商務網站廣告〔65.2%〕和B2B電子商務網站廣告〔61.0%〕。總體上看電子商務類網站廣告的購置吸引力占了前四位中的三位，C2C電子商務網站廣告購置吸引力高于其點擊吸引力7.1個百分點，恰恰相反，第二位的綜合門戶網站廣告購置吸引力卻低于其點擊吸引力5.6%。

附錄1：調研機構與合作

……

附錄2：調研流程與結構

市場測量：中國網絡廣告市場年度調查通過1對1企業當面訪問、1對1企業訪問、企業家專題研討會及報告試讀會、專家專題研討會及報告試讀會四種專業調查方法采集數據和信息。報告課題組成員進行了1對1企業訪問到達51人次。超過31位知名專家、企業家成為該項調查和報告的專家參謀之后，系統的參與了報告各個領域的工作。

為了保證相關細分市場規模數據相對的準確性，在通過廠商、渠道訪談來獲取數據的根底上，課題組反復進行數據的交叉檢驗，同一行業的不同企業相互交叉驗證、渠道商對廠商的數據驗證、歷史數據與廠商目前數據趨勢比照模型驗證。在增長率預測方面，結合訪問、研討，建立了標準的行業細分市場預測流程，建立相關分析、時間序列模型、回歸分析模型，確保預測的相對準確性。

用戶/受眾測量：中國網絡廣告市場年度調查同時采用固定樣本組監測與網上調查相結合方式，通過問卷調研用戶/受眾消費與需求、媒介與廣告接觸、消費態度和喜好、根本特征等，通過固定樣本組監測用戶使用網站的行為與偏好，真正有效的記錄網站的受眾到達率、使用時長、受眾忠誠度等。

在統計及數據挖掘方法上，通過描述統計、交叉分析、因子分析、聚類分析等專業統計分析方法，從多個角度、層次實現了數據價值的充分挖掘。通過用戶行為路徑分析、用戶市場細分聚類等方法，不僅實現對于各個細分領域單一企業的用戶特征、用戶行為、市場處境、競爭優劣勢等實現了深入分析，而且對于該企業與其他競爭主體、關聯企業、關聯應用進行了多個角度的比擬分析；與此同時，對55個細分領域的互聯網應用的受眾特征、行為、取向等進行分析，尤其是傳統互聯網業務和新興的高成長型互聯網效勞之間的交叉、比擬分析。因此，大量的相關數據圖表的統計、分析具有較高的商業決策參考價值。附錄3：調研方法與模型

3.1調查方法

中國網絡廣告市場年度調查采用統一的樣本及持續的跟蹤，實現了調查的持續性，實現調查數據的橫向及縱向比擬。2023年度調查在問卷調查根底上，參加了調查軟件客戶端記錄上網行為〔固定樣本組監測〕，實現了統一樣本的持續跟蹤，實現了調查的持續性，使得調查具有了連續性比照的意義，實現了統一樣本的橫向比照。

固定樣本組監測

中國網絡廣告市場年度調查，從2023年1月開始至今，通過與互聯網用戶達成許可協議安裝調查軟件客戶端，實現調查軟件客戶端記錄上網行為，更加直接、準確的記錄互聯網用戶的具體上網網址和具體的瀏覽行為，防止了以往通過問卷調查用戶網站上網行為的記憶誤差，并實現了固定樣本的持續跟蹤，使得調查具有了連續性比照的意義，實現了固定樣本的調查數據的橫向及縱向比擬。

3.1.2網上聯機問卷調查

中國網絡廣告市場年度調查為了保證國內互聯網產業年度最大規模的網上聯機調研的科學性和可操作性，調查課題組專門組織了國內互聯網業界、市場調研業界以及統計研究界的專家組成網上聯機調研系統方法和策略開發小組，針對網上大規模用戶調研科學系統的開發網上聯機調研體系。對于每位安裝客戶端調查軟件的互聯網用戶，都需要填寫本次年度調查問卷。本次年度調查問卷主要調研用戶/受眾消費與需求、媒介與廣告接觸、消費態度和喜好、根本特征等。

3.1.3一對一企業訪問調查

對100多家重點企業的一對一采訪，針對相關企業的部門高層或領導進行調研，第一手獲得企業信息、相關領域開展數據、行業開展方面的專業分析判斷信息。

3.1.4一對一企業當面訪問調查

對100多家企業實施一對一訪談，針對相關企業的部門高層或領導進行調研，充分保證貼近市場，把握中國互聯網開展最新動態。涉及互聯網根底領域、應用領域和新領域三個層次的綜合研討分析，確保調研結果的深入、專業和有效性。

3.1.5資料分析法

適度參考相關數據、行業開展資訊，根據有關互聯網方面的資料進行整理，充分利用能夠得到的有關資料進行互聯網各個領域全方位的分析。3.2數據統計方法

描述統計

本中的描述統計方法主要是利用常用的Frequencies、Descriptives對問卷中的各題目進行統計。

3.2.2統計校驗

網上調查的誤差來源有四方面：第一是抽樣誤差，第二是無回復誤差，第三是回復誤差，第四為數據處理誤差。

中國互聯網調查課題組在最大程度減少調查誤差方面采取了以下方法：

1.通過最新的互聯網用戶結構數據作為分層抽樣的依據，在調查過程中動態調整樣本結構，并采集有史以來最大規模的樣本量來最大程度的減少抽樣誤差。

2.通過緩沖樣本的方式來減少無回復誤差。

3.通過采取嚴格的技術、人工手段來減少回復誤差，包括：

1)

數據前臺JS驗證+驗證碼+后臺來源、提交方式、數據完整性驗證+后期數據分析驗證

2)

答題時間過長或過短者都將被剔除

3)

不擁有真實用戶名、地址、郵件、等完整問卷填寫人個人信息的問卷都將被剔除。

4)

企業惡意作弊插件所引起的無效問卷剔除；

5)

根據用戶填寫完畢問卷時在每道題〔包括用戶信息11個問題，但不包括姓名、Email、〕上所花費的平均時間來剔除無效問卷；

6)

將缺項過多〔針對選擇“沒有使用……〞和“其它〞這兩個選項〕的問卷剔除；

7)

重復用戶信息的問卷剔除；

8)

實施上述方案后，剩余問卷進行邏輯錯誤檢驗

例如：

“12歲以下〞的“高中〔中專〕〞、“大專〞、“本科〞問卷剔除

“12歲以下〞月均收入500元以上

18歲以下“已婚〞問卷剔除

18歲以下“碩士〞教育程度問卷剔除

25歲以下“博士及以上〞教育程度問卷剔除

……

4.通過多位不同的數據分析師對同一數據進行屢次重復處理及分析，以減少數據處理中的誤差。

3.2.3交叉分析

交叉分析是研究兩個特征A,B之間的相互依賴性問題。交叉分析是利用統計學中的列聯表分析來實現，并利用卡方檢驗來檢驗兩個變量間相互依賴性。經過一致性或獨立性的卡方檢驗后,在得到差異是否顯著或是否獨立的同時,已經分析出兩個特征(變量)是否相關了。比方差異顯著或不獨立,那么說明兩變量相關顯著,反之那么相關不顯著。

本利用交叉分析可分析不同互聯網消費心理因素與互聯網用戶行為的相關性。

3.2.4多項選擇項統計

多項選擇項分析是針對問卷調查中的多項選擇問題的。多項選擇項問題在問卷調查中普遍存在。它是根據實際調查需要，要求被調查者從問卷給出的假設干個可選答案中選擇一個以上的答案。通常對多項選擇項問題分析的一般步驟為以下兩大步：

第一，將多項選擇項問題分解；第二，利用頻次分析或交叉分組下的頻次分析等方法進行分析。

3.2.5因子分析

因子分析是構造幾個的隨機變量〔稱為因子〕去描述原有的眾多指標變量之間的相關關系，到達降維、簡化、綜合研究的目的。在對觀測數據陣標準化處理后，從指標變量的相關矩陣出發，研究因子Fj與變量Xi相關結構的因子分析，稱為R型因子分析。

3.2.6聚類分析

聚類分析是一種探索性的統計分析方法，聚類分析能夠根據多個不同變量的觀察值對調查樣本進行分類。本將利用聚類分析首次對中國互聯網用戶進行市場細分，同時也對互聯網的各細分市場的用戶進行市場細分。本中的市場細分的根據是用戶的17個價值觀進行聚類，根據因子分析的得分作為輸入，而細分結果作為輸出。

在中國的互聯網研究中，本將首次利用價值觀并使用聚類分析的統計學方法，對中國互聯網用戶以及互聯網的各細分市場進行市場細分，描述個市場細分的比例，并利用交叉分析刻畫每種細分市場的用戶特征及其典型行為。

3.3行業研究方法

3.3.1行業環境研究方法

3.3.1.1宏觀環境分析

宏觀環境采用PEST分析：

政治法律環境分析

經濟環境分析

社會文化環境分析

技術環境分析

3.3.1.2微觀環境分析

波特五力分析屬于外部環境分析中的微觀環境分析，主要用來分析本行業的企業競爭格局以及本行業與其他行業之間的關系。一