主成分分析在顧客滿意度研究中的應(yīng)用-資料下載頁
2024-10-16 19:09本頁面
【正文】 設(shè)計調(diào)查問卷，即在調(diào)查前已獲得初步的 CS指標(biāo)體系，并對問卷進(jìn)行信度檢驗（克蘭巴哈系數(shù)）； ? 通過主成分分析獲得潛變量，此時潛變量為 第一主成分 并進(jìn)行有效性檢驗：巴利特（ Bartlett）球體檢驗法和 KMO（測量法 ）； ? 將潛變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗（ Pearson 系數(shù) ），再對顧客滿意度回歸。 PCA在 CE中的應(yīng)用 ? 在計算顧客價值時，模擬顧客購買行為用到馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣，其轉(zhuǎn)移概率由 期望效用獲得。期望效用也是一個潛變量，由若干可觀測的驅(qū)動因素構(gòu)成，這時也可以用主成分分析來估計期望效用。 ? 首先調(diào)查各驅(qū)動因素的效用，由 PCA獲得第一主成分 F，然后用最大方差旋轉(zhuǎn)得到期望效用U。 總結(jié) ? 主成分分析的作用主要是降維，即用少許正交變量來表達(dá)多個相關(guān)變量的信息，同時消除多重共線性； ? 在顧客滿意相關(guān)領(lǐng)域中，采用主成分分析可以用顯變量來測量潛變量，并通過層次關(guān)系制定資源優(yōu)化配置的戰(zhàn)略。
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