本研究通过实地走访和发放问卷的方法，使用Smart PLS 2.0软件处理和分析数据，利用PLS建立结构化模型来验证上述概念模型。PLS是基于因子分析的结构方程建模技术，是近年来广泛使用的多元统计数据分析方法。
(1)变量设计与测度
研究模型包括11个潜在变量，每个潜在变量都由2—4个观测变量组成，所有的观测变量的设计都来自于已有的文献，以保证变量测量内容效度。根据对各变量的操作性定义做了相应改动后形成本研究环境下的量表，变量及题项确定后，我们制作了问卷，然后邀请了10位具有手机购物经验的消费者和5位电信行业的专家对问卷进行了评估，并根据意见反馈，慎重修改了部分表述并增加了对一些术语的解释，使问卷更容易理解。在最终版问卷确定后，我们随机选择了25位没有手机购物经历的手机网民，在随后进行的预调查中没有人反映存在任何问题。问卷中的每个题项都由7点里克特量表组成，答题的范围选择是“强烈不同意”(1)到“强烈同意”(7)。
(2)数据搜集
我们借助问卷星平台公布了问卷，通过网民自愿填写的方式搜集数据。因为本项研究的对象是未使用过手机购物的网民，所以在问卷中设置了甄别页以过滤不符合条件的填写者并充分利用网站提供的筛选功能，提升回收问卷的有效性。问卷搜集工作持续了约10周的时间，收到有效问卷390份，实际有效问卷大于理论需要的有效样本量。
(3)样本特征分析(www.xing528.com)
被调查对象的基本信息见表6-5。由表可知，男女比例分别占53%和47%，男性略多于女性。从年龄分布上看，集中于18˜30岁的年轻人，占到全部调查人数的80%。被调查人群平均每月花费在手机上网的费用占当月手机通讯费用的约60%。样本特征与CNNCI发布的手机网民特征相符，男性略多于女性且以青年人群为主，有学历层次较高及消费能力较高的特点。此外，在所有的被调查中有90%的被调查者在近三周内使用手机上过网。在对手机购物的认知方面，有53%的被调查者认为桌面购物比手机购物更为方便。
表6-5 被调查对象基本信息统计
续表
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