【正文】 量 x6 可靠性感知質(zhì)量 x7 服務(wù)感知質(zhì)量 x8 可靠性期質(zhì)量 x3 品牌總體印象 x17 品牌特征顯著度 x18 價格質(zhì)量比 x9 (Price given quality) 再購可能性 x15 與理想之距離 x14 總體滿意度 x11 與其他品牌距離 x13 與期望之距離 x12 質(zhì)量價格比 x10(Quality given price) 價格承受度 x16 總體預(yù)期質(zhì)量 x1 自定義 預(yù)期質(zhì)量 x2 服務(wù)預(yù)期 x4 中國耐用消費品顧客滿意度指數(shù)模型 這里，包含有 b的 B矩陣、 h及 z是未知的。 這里，包含有 l的 L矩陣、 h是未知的，而 x是可觀測的。 我們的目的是 ….. ? 找出這些方程的未知系數(shù)，即 ? 包含有 b的 B矩陣及包含有 l的 L矩陣 ? 這里一共有 18個 l，代表隱含變量 h和與其相關(guān)的顯變量 x之間的關(guān)系（圖中隱變量和顯變量之間箭頭所定義） ? 這里還有 11個 b代表隱變量之間的關(guān)系（圖中隱變量之間箭頭所定義） 我們用 PLS估計方法 ? 第一步：用迭代得到隱變量 h的表示式 ? 它們是顯變量 x的線性組合 (通過權(quán) w) ? 第二步：用通常的最小二乘法得到 b ? 也就是隱變量之間的關(guān)系 ? 第三步：用通常的最小二乘法得到 l ? 也就是隱變量和顯變量之間的關(guān)系 ? 最后得到各種指數(shù) 這些指數(shù)的公式為 對模型和問卷的數(shù)學(xué) ? 問卷各問題不應(yīng)該相關(guān) (實際不一定 ) ? 模型不能有封閉圈 ? 各個回答可以用 10分制 (百分制也可） ? 注意系數(shù) l和 b的正負號的解釋 ? 注意： 各個品牌商品 或 同品牌但不同時期的商品 只有在同樣或類似的問卷調(diào)查才可以比較 問卷調(diào)查的學(xué)問 ?問卷的問題個數(shù) ?問卷問題的次序 ?問卷的語言 ?問卷的題型 ?問卷人的素質(zhì) ?問什么人，如何抽樣？ 問卷中有什么信息 ?問卷的數(shù)據(jù)可以形成一個方陣的數(shù)據(jù)形式（除了自由回答問題之外的選擇題都行） ?每個觀測值為一行，而每個問題（變量）為一列 ?例如 在許多講座中，教師使用諸如 … ?“動態(tài)分析” ?“交叉分析” ?“ 戰(zhàn)略” ?等時髦名詞 ?這些都不是統(tǒng)計“行話” ?有招攬顧客的廣告的意思 問卷的信息如何分析 ?對于記分式的滿意度問卷，可用 ?典型相關(guān)分析、回歸分析、因子分析、主成分分析等多元分析內(nèi)容 問卷的信息如何分析 ? 其他問卷調(diào)查有些主要是定性變量，可用列聯(lián)表分析（每 n個變量 /問題可以形成一個 n維列聯(lián)表） ? 然后可以利用列聯(lián)表的各種統(tǒng)計方法來建立所涉及變量之間關(guān)系的模型，如 對數(shù)線性模型 、 Logistic回歸模型等 ? 也可以檢驗各個變量之間的相關(guān)性，如 c2檢驗 (卡方Pearson或似然比檢驗 ) ? 可以利用多元分析方法，比如對應(yīng)分析來看各個變量的各水平之間的關(guān)系 除 PLS還有別的方法來計算滿意度嗎？ ? 有些人用最大似然法（假定正態(tài)分布）來解結(jié)構(gòu)方程模型 ? 利用諸如 AMOS這樣的軟件 ? 但是無法解我們的滿意度模型 ? 他們的方法必須對模型增加約束 ? 在系數(shù)的解釋上有類似點（不一樣） Q u a l it yV a l u eN a m eC C S IE x p e c t a t io n sL o y a l t yV8V7V6V5V1V2V3V4V 1 7V 1 8V 1 0V9V 1 1V 1 4V 1 3V 1 2V 1 5V 1 611111111R6111111111111111111111111利用最大似然法的 (關(guān)于耐用消費品滿意度的 )圖模型要復(fù)雜一些 可以看出 ?這個模型遠遠比 PLS模型更加復(fù)雜，而且無法給出指數(shù)的估計值 ?但對于兩者均不能用于未經(jīng)考驗的模型 ?只有事先完全知道確定關(guān)系的模型才可以計算（無論什么方法） 數(shù)據(jù)分析例子 ?按照中國耐用消費品的模型對某產(chǎn)品進行了問卷（收回 126份） ?可觀測變量是 20個 ?問卷（每個從 1到 10打分） 和預(yù)期質(zhì)量 h1有關(guān)部分的打分 ? V1:買之前你對該空調(diào)質(zhì)量的總期望 (總體預(yù)期質(zhì)量 ) (期望越大分越高 ) ? V2:買之前你對該空調(diào)的省電的預(yù)期 (預(yù)期質(zhì)量 1) ? V3:買之前你對該空調(diào)的制冷性能的預(yù)期 (預(yù)期質(zhì)量 2) ? V4:買之前你對該空調(diào)耐用性的預(yù)期 (可靠性預(yù)期質(zhì)量 ) ? V5:買之前你對于售后服務(wù)的期望 (預(yù)期服務(wù)質(zhì)量 ) 和感知質(zhì)量 h2有關(guān)部分的打分 ? V6:使用后你對該空調(diào)質(zhì)量的總評價 (總體感知質(zhì)量 ) (評價越高分越高 ) ? V7:使用后你對該空調(diào)的省電的評價 (感知質(zhì)量 1) ? V8:使用后你對該空調(diào)的制冷性能的評價 (感知期質(zhì)量 2) ? V9:你對該空調(diào)耐用性的評價 (可靠性感知質(zhì)量 ) ? V10:你對于售后服務(wù)的評價 (感知服務(wù)質(zhì)量 ) 和感知價值 h3有關(guān)部分的打分 ? V11:對于這個空調(diào)價格貴了嗎 (價格貴分越高 ) ? V12:對于這個價格覺得質(zhì)量如何 (質(zhì)量好分越高 ) 和顧客滿意度 h4有關(guān)部分的打分 ? V13:對于買這個空調(diào)總體滿意度 (越滿意分越高 ) ? V14:該空調(diào)和你買前預(yù)期的差距 (差距越大分越高 ) ? V15:該空調(diào)和其他品牌距離 (差距越大分越高 ) ? V16:該空調(diào)和你理想的距離 (差距越大分越高 ) 和顧客忠誠度 h5有關(guān)部分的打分 ? V17:你如果還買空調(diào)，會再買這個牌子嗎 (越想買分越高 ) ? V18:你能夠承受這個價格嗎 (越能夠承受分越高 ) 和品牌形象 h6有關(guān)部分的打分 ? V19:對該空調(diào)品牌的總體印象 (越印象越好分越高 ) ? V20:在各種品牌中該品牌很突出嗎 (越突出分越高 ) 這里，包含有 b的 B矩陣、 h及 z是未知的。 外部關(guān)系 INNER COEFFICIENTS 0 0 0 0 0 0 OUTER COEFFICIENT= Expectation Index= Quality Index= Value Index= Satisfaction Index= Loyalty Index= Brand Index= 下面的六個數(shù)字分別為關(guān)于預(yù)期質(zhì)量 (Expectation Index), 感知質(zhì)量(Quality Index), 感知價值 (Value Index), 顧客滿意度 (Satisfaction Index), 顧客忠誠度 (Loyalty Index) 和品牌形象 (Brand Index)等六個指數(shù) . 如何解釋結(jié)果？ ? 比如 X11和 X12系數(shù)為 ， 說明貴了和價值不符 (),而性能和價值相符 (+) ? 但 X1X5的符號有正有負 ( ) ? 這應(yīng)該看成各種系數(shù)的相對意義，應(yīng)該按相對大小理解。當(dāng)然，按照相對意義后三個總的是負值，但也可能對問題X15有兩種誤解（正面差距和負面差距）。 ? 在運行時，程序進入 DOS窗口，首先問你的數(shù)據(jù)文件路徑； ? 在重復(fù)確認之后，然后問輸出文件路徑； ? 在重復(fù)確認之后，問你有多