amos_验证性因子分析结构方程建模步步教程

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1、应用案例关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件本案例是在Amos7中完成的。进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据见spss数据文件“处理后的数据

2、.sav”。进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(EugeneW.Anderson&ClaesFornell，2000;殷荣伍，2000)。表7-1设计

3、的结构路径图和基本路径假设设计的结构路径图基本路径假设超市形象质量期望质量感知感知价值顾客满意顾客抱怨顾客忠诚Ø超市形象对质量期望有路径影响Ø质量期望对质量感知有路径影响Ø质量感知对感知价格有路径影响Ø质量期望对感知价格有路径影响Ø感知价格对顾客满意有路径影响Ø顾客满意对顾客忠诚有路径影响Ø超市形象对顾客满意有路径影响Ø超市形象对顾客忠诚有路径影响2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2。表7-2模型变量对应表潜变量内涵可测变量(一)超

4、市形象根据MARTENSEN在固定电话、移动电话、超市等行业中的调查研究，企业形象是影响总体满意水平的第一要素，这里将超市形象要素列为影响因素，可以从以下几个方面进行观测。Ø某超市总体形象的评价(a1)Ø与其它超市相比的形象(a2)Ø与其它超市相比的品牌知名度(a3)(二)质量期望质量期望是指顾客在使用某超市产品前对其的期望水平。顾客的质量期望会影响顾客价值，而且质量期望还会顾客感知造成影响.还有学者指出，对于顾客期望要素，至少可以从整体感觉、个性化服务、可靠性三个方面来观测。结合上述因素，可以从几个方面衡量对某超市的质量期望。Ø购物前，对某超市整体服务的期望

5、(a4)Ø购物前，期望某超市商品的新鲜程度达到的水平(a5)Ø购物前，期望某超市营业时间安排合理程度(a6)Ø购物前，期望某超市员工服务态度达到的水平(a7)Ø购物前，期望某超市结账速度达到的水平(a8)(三)质量感知质量感知和质量期望相对应，质量期望考虑的是在购买商品前的期望，质量感知是在购买商品后的实际感受。可以从几个方面衡量。Ø购物后，对某超市整体服务的满意程度(a9)Ø购物后，认为某超市商品的新鲜程度达到的水平(a10)Ø购物后，认为超市营业时间安排合理程度(a11)Ø购物后，认为某超市员工服务态度达到的水平(a12)Ø购物后，认为某超市结账速度达到的

6、水平(a13)(四)感知价值根据ANDERSON和FOMELL(EUGENEW.ANDERSON&CLAESFOMELL，2000)对美国顾客满意指数模型的进一步研究，认为对于顾客价值部分可以从性价比来衡量。Ø您认为某超市商品的价格如何(a14)Ø与其他超市相比，您认为某超市商品的价格如何(a15)(一)顾客满意顾客满意一般可以从三个方面衡量，一是可以从整体上来感觉；二是可以与消费前的期望进行比较，寻找两者的差距；三是可以与理想状态下的感觉比较，寻找两者的差距。因此，可以通过以下几个指标衡量。Ø对某超市的总体满意程度(a16)Ø和您消费前的期望比，您对某超市的

7、满意程度(a17)Ø和您心目中的超市比，您对某超市的满意程度(a18)(二)顾客抱怨FORNE和WERNERFELT（1988）的研究成果，认为顾客满意的增加会减少顾客的抱怨，同时会增加顾客的忠诚，当顾客不满意时，他们往往会选择抱怨。对于抱怨的观测，一般有两种方式，一种是比较正式的形式，向超市提出正式抱怨，有换货，退货等行为；另一种是非正式的形式，顾客会宣传，形成群众对于该超市的口碑。Ø您对某超市投诉的频率（包括给超市写投诉信和直接向超市人员反映）(a19)Ø您对某超市抱怨的频率（私下抱怨并未告知超市）(a20)Ø您认为某超市对顾客投诉的处理效率和效果正向的，

8、采用Likert10级量度从“非常低”