首页--文化、科学、教育、体育论文--信息与知识传播论文--信息与传播理论论文--传播理论论文

归因信息的传播对价格公平感知的影响--对大学生被试的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
前言第9-10页
第一章 理论背景第10-19页
   ·国外的价格公平感知研究第10-14页
     ·价格公平感知的定义第10页
     ·价格公平感知研究的理论成果第10-12页
     ·价格公平感知形成过程及影响因素第12-14页
   ·国内的价格公平感知研究第14-16页
     ·价格公平感知的影响因素第14-16页
   ·归因理论与价格公平感知研究第16-17页
     ·归因理论第16页
     ·归因理论与价格公平感知研究第16-17页
   ·对现有研究的总结第17-19页
     ·对国外研究现状的总结第17-18页
     ·对国内研究现状的总结第18-19页
第二章 研究设计与假说第19-27页
   ·研究目的第19页
   ·研究角度第19-21页
     ·涨价信息第19页
     ·归因信息:可控归因和内外归因第19-20页
     ·涉入度:本人购买与非本人购买第20页
     ·价格公平感知与购买行为、抱怨行为、投诉行为第20-21页
   ·研究设计:自变量×因变量第21-22页
   ·变量及假说第22-25页
     ·归因信息与价格公平感知的关系第22-24页
     ·产品类型信息与价格公平感知的关系第24页
     ·涉入度信息与价格公平感知的关系第24页
     ·价格公平感知与购买行为、抱怨行为、投诉行为的关系第24-25页
   ·方法第25-27页
     ·实验法与问卷调查法第25-26页
     ·数据来源与分析方法第26-27页
第三章 归因信息的传播对价格公平感知的影响第27-40页
   ·归因信息与价格公平感知第27-32页
     ·发现一:归因信息传播环境对涨价的价格公平感知有显著影响第27-32页
   ·归因向度对价格公平感知的影响第32-35页
     ·归因向度的操作化定义—正面、中性、负面归因第32-33页
     ·发现二:归因向度对于公平感知有显著影响第33-34页
     ·发现三:负面归因对公平感知有显著的消极影响第34-35页
   ·内外归因×可控性归因对价格公平感知的影响第35-38页
     ·发现四:可控性归因对于公平感知有显著影响第35页
     ·发现五:内外归因对于公平感知无显著影响第35-36页
     ·发现六:内外归因×可控性归因对公平感知有显著的交互作用第36-38页
   ·本章小结第38-40页
第四章:归因信息、产品类型信息与价格公平感知第40-45页
   ·产品类型对价格公平感知的影响第40页
     ·发现七:产品类型对价格公平感知无显著影响第40页
   ·不同归因信息传播下,公共物品的价格公平感知第40-42页
     ·发现八:归因信息对公共物品的价格公平感知有显著影响第40-42页
   ·不同归因信息传播下,私人物品的价格公平感知第42-43页
     ·发现九:归因信息对私人物品的价格公平感知有显著影响第42-43页
   ·归因信息对公共/私人物品公平感知的作用程度第43-44页
   ·本章小结第44-45页
第五章 归因信息、涉入度信息对价格公平感知的影响第45-48页
   ·涉入度信息对价格公平感知的影响第45-46页
     ·发现十:涉入度信息对价格公平感知有显著影响第45-46页
   ·归因信息、涉入度信息对价格公平感知的影响第46-47页
     ·发现十一:归因信息与涉入度信息对价格公平感知具有显著的交互作用第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第六章 价格公平感知与行为(购买、抱怨、投诉)的关系第48-51页
   ·价格公平感知与行为(购买、抱怨、投诉)的相关性分析第48-49页
   ·购买行为与价格公平感知、抱怨行为、追究行为的线性回归分析第49页
   ·本章小结第49-51页
第七章 结论与展望第51-54页
   ·研究结论第51-52页
     ·对归因信息传播与价格公平感知的讨论第51-52页
     ·对归因信息真实性的监督第52页
   ·本研究的创新点第52-53页
     ·引入传播学的研究角度第52页
     ·展开对外界归因传播效果的研究第52-53页
   ·研究局限与展望第53-54页
参考文献第54-57页
实验刺激材料及问卷(附录)第57-76页
致谢第76-77页
攻读硕士学位期间发表或录用的论文第77-79页

论文共79页,点击 下载论文
上一篇:全球性媒介事件报道中的中国国家形象分析--以《纽约时报》、《时代》周刊为例
下一篇:一种基于改进支持向量机的文本倾向性分类算法