3 研究设计

3.1 问卷设计

除常规问题外，本文问卷调查共计7个测量指标，分成七个部分，分别测量C2C网站服务质量、卖家服务质量、期望差异、感知净收益、信任、顾客满意及顾客忠诚。其中网站服务质量和卖家服务质量为二阶潜变量，网站服务质量的测量指标分别为安全与隐私、网站设计质量、信息内容质量、网站补偿性、系统可靠性和愉悦性等六个一阶潜变量；卖家服务质量的测量指标分别为卖家补偿性、客户服务、配送准确性和配送准时性等四个一阶潜变量。这些一阶潜变量的测量采用了我们先前提出的C2C网站和卖家服务质量评价测量指标[20]，测量指标的设计参考了B2C领域电子服务质量评价研究成果，如Wolfinbarger[10]、Parasuraman[12]、Bauer[16]、Collier[7]、Loiacono[40]、Cai[41]、Yang[42]以及Lee[43]等。其他变量的测量指标大多来源于经典文献，并根据C2C电子商务环境进行了修改。期望差异的测量借鉴了Bhattacherj ee[23][44]等提出的测量指标，感知净收益的测量借鉴了DeLone[33]和Parasuraman[12]等提出的测量指标，信任的测量借鉴了Gefen[45]和Pavlou[46]等提出的测量指标，顾客满意的测量借鉴了Oliver[4]、Bhattacherj ee[44]和Ribbink[14]等提出的测量指标，顾客忠诚的测量则借鉴了Ribbink[14]、Parasuraman[12]、Pavlou[47]和Collier[7]等提出的测量指标。上述所有指标测度方式采用李克特（Likert）五分量表，1表示“非常不同意”,5表示“非常同意”。问卷初稿完成后，首先选择了20位具有淘宝网购物经验的教师进行预测，通过不断修改力求各个问题通顺合理。

3.2 数据收集

为了获取更科学、广泛、有效的全国性C2C网购用户随机样本，本文使用了全国最大的问卷调查网站之一——问卷星（http://www.sojump.com）提供的付费样本服务制作在线问卷，邀请该公司具有C2C网上购物经历的样本库成员填写问卷，通过设置多种筛选规则、陷阱问题等条件自动筛选掉无效答卷，同时通过人工排查以确保最终数据的有效性。通过设定规则共剔除59份无效问卷，回收322份有效问卷，又通过人工排查剔除无效问卷3份，最终的有效问卷为319份，其中男性占48.6%，女性占51.4%，最经常在淘宝网购物的占74.9%，最经常在拍拍网购物的占17.9%，最经常在易趣网购物的占5.0%，每月在最经常访问的C2C网站上购物金额少于500元的占29.8%，500～1000元的占46.1%，1000元以上的占24.1%。关于验证性因子分析的样本数量，一般认为要追求稳定的分析结果，最少的样本数应在200以上[48]，大部分的研究样本量介于200～500之间，如果数据质量良好，每个观察变量只需5个样本就足够了[49]。本文利用专业调查网站获取全国性的C2C网购用户随机样本，有效确保了数据的质量，样本量与测量指标数量比为4.5，因此，本文的样本数基本符合要求。

3.3 验证性因子分析

收集好数据后，需要进行数据分析和处理，本文运用AMOS 17.0进行验证性因子分析。在运用AMOS 17.0进行结构方程建模时，基本步骤大致为模型构建、模型运算、模型修正和模型检验等。结构方程模型主要研究潜变量之间的结构关系，潜变量的设定是模型建立的基础，本文以网站服务质量、卖家服务质量、期望差异、感知净收益、信任、顾客满意及顾客忠诚这七大研究变量为潜变量建立结构方程模型。