【摘要】：4.3.11 条件变量和品牌忠诚度维度的关系一项相关分析可以深层次考察和扩大研究问题，探讨了与客户的人口统计变量和品牌忠诚间的关系。如表4-14所示，四个有α= 0.001的显著的相关性水平。
4.3.11 条件变量和品牌忠诚度维度的关系
一项相关分析可以深层次考察和扩大研究问题，探讨了与客户的人口统计变量和品牌忠诚间的关系。这四个人口变量是性别、年龄、教育程度和收入。如表4-14所示，四个有α= 0.001的显著的相关性水平。性别与品牌忠诚相关系数为0.457(α= 0.001);男性被访者的忠诚度比女性受访者高。年龄和品牌忠诚度之间的相关系数为0.451(α= 0.001)，成熟受访者的忠诚度比年轻的要高。教育水平和品牌忠诚度之间的相关系数为0.106(α= 0.341)，因此较高教育水平的人，对品牌忠诚度的界定和教育程度较低的人并没有什么不同。最后，收入和品牌忠诚度之间的相关系数为0.417(α= 0.001);那些具有高收入的人的品牌忠诚度高于收入水平较低的人群。
表4-14 相关矩阵:条件变量和品牌忠诚的关系
Note:* Pearson相关系数在0.001显著性水平
1.性别:男= 1，女= 2;
2.年龄:在20岁以下= 1，21～30岁= 2，31～40岁= 3，41～50岁= 4，51～60岁= 5;
3.教育程度:小学= 1，高中= 2，贸易/技工学校= 3，大学= 4，研究生= 5;
4.收入: 10000元以下= 1，1001～2000元= 2，2001～3000元= 3，3001～4000元= 4，4001～5000元= 5。
总之，如性别、年龄和收入等人口变数影响品牌忠诚的重新获得，而教育水平则没有。第5章将详细讨论这些研究结果。
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