結構方程模型用于顧客滿意度測評之實際應用(編輯修改稿)
2025-07-14 22:49 本頁面
【文章內容簡介】 展開為調查問卷上的問題，利用消費者對問題的回答，可得到觀測變量的數(shù)值。這涉及到如何用數(shù)值反映顧客對測量對象的態(tài)度，“量表”是態(tài)度測量的基本工具。其設計包括兩步：第一步是“賦值”，根據(jù)設定的規(guī)則對不同態(tài)度特性賦予不同數(shù)值；第二步是“定位”，將數(shù)值排列或組成一個序列，把受訪者的不同態(tài)度定位于序列的不同位置。我們對顧客滿意度的測評采用5等級李克特（Likert）量表，5個態(tài)度等級分別是滿意、較滿意、一般、較不滿意和不滿意，對應的值為1。數(shù)據(jù)收集過程中遇到不能直接用李克特量表表示的定量指標，也將其轉化成量表形式，具體方法是把指標量值劃為5個區(qū)間，每個區(qū)間對應李克特量表相應等級，指標值所在區(qū)間對應的等級即為指標的李克特量表值。 ?。ǘ?shù)據(jù)來源 杭州某市場調查公司受電腦公司委托，對該公司某品牌筆記本電腦在浙江市場的顧客滿意度開展研究，調查公司采用上述“價值——忠誠導向顧客滿意度測評模型”進行顧客滿意度的測評。 根據(jù)調研目的和理論模型要求，設計了顧客滿意度測評的調查問卷，問題圍繞理論模型的16個觀測變量展開，采用李克特5級量表形式。從所有購買該品牌筆記本電腦的浙江省客戶中，取出有電話聯(lián)系方式的客戶，共549人，利用電話訪問的方式對549人進行全面調查，獲得有效數(shù)據(jù)問卷212份，%。數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計特征見表1。 表1數(shù)據(jù)俄描述性統(tǒng)計特性 ?。ㄈ┮蚬P系路徑圖和模型方程式 根據(jù)顧客滿意度理論模型及潛在變量對應的觀測變量，按照結構方程模型路徑圖的符號規(guī)則，畫出模型的因果關系路徑圖，如圖2。 圖2因果關系路徑圖 圖2中，橢圓表示潛在變量，方框表示觀測變量，單向箭頭表示因果關系。ξ表示外生潛在變量，η表示內生潛在變量，λ表示觀測變量對潛在變量的作用系數(shù)，γ表示外生潛在變量對內生潛在變量的作用系數(shù)，β表示內生變量之間的作用系數(shù)。δδ2為外生潛在變量的兩個觀測變量的測量誤差，ε1,ε2,……,ε14為內生潛在變量觀測變量的測量誤差，ζ1,ζ2,……,ζ5為內生潛在變量的測量誤差。 依照因果關系路徑圖，可得到各觀測變量的測量模型，以及各潛在變量之間的結構關系模型。各觀測變量的測量方程式為： ?。?） （2） 潛在變量間的結構方程式為： （3） 協(xié)方差結構為： S＝J（I－A）1P[（I－A）1]＇J＇ （4） 其中 ?。ㄋ模﹨?shù)估計及擬合效果 ，其直接對原始數(shù)據(jù)進行操作，提供非標準化和標準化的估計結果。利用AMOS提供的圖形界面，畫出因果關系路徑圖，如圖2所示。規(guī)定模型中每個潛在變量對應的測量指標中的一個系數(shù)為1，相當于規(guī)定潛在變量的度量單位與對應測量指標的單位相同；規(guī)定外生潛在變量、內生潛在變量的觀測變量的測量誤差系數(shù)為1。設置好因果關系路徑圖后，運行程序得到結果。 標準化解直接標示在路徑圖中，同時給出了十多種擬合指數(shù)，表2列出幾種主要的擬合效果
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