结构方程模型下因子分析的实例分析

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1、结构方程模型下因子分析的实例分析【摘要】因子分析的基本思想是寻找公共因子以达到降维的目的。在寻找公共因子的过程中,是否利用先验信息,产生了探索性因子分析和验证性因子分析的区别。本文通过实例将结构方程模型下的因子分析与SPSS软件分析下的探索性因子分析结果做比较,得出两者之间的关系联系。【关键词】结构方程因子分析顾客信任因子分析是从研究原始变量相关矩阵内部结构出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多元统计方法。利用的基本思想都是寻找公共因子达到降维的日的。将具有错综复杂关系的变量(或样品)综合为少数的几个因子

2、,以再现原始变量与因子之间的相互关系,同时根据不同因子还可以对变量进行分类。但对于公共因子要提取儿个,我们在分析数据Z前并不知道,一般的做法是通过软件分析出的方差解释的信息来确定。因子分析主要有两种基本形式:探索性因子分析(ExploratoryFactorAnalysis)和验证性因了分析(ConfirmatoryFactorAnalysis)。探索性因子分析(EFA)致力于找出事物内在的木质结构;而验证性因子分析(CFA)是用来检验已知的特定结构是否按照预期的方式产生作用。两者之间是既有联系也有区别的。本文通过一个实例将SPS

3、S软件进行的探索性因子分析结果和结构方程模型下的验证性因子分析的结果进行比较,來找到两者之间的联系。为了解直销企业顾客信任的影响因素,帮助企业建立信任机制,我们特以直销企业屮的安利公司作为研究对象,展开调查。根据研究需要以及数据处理的方便,首先设置自填式问卷。在问卷设计过程中,将问卷的所有问题设计为封闭式问题。问卷初稿完成后,我们请市场营销方面的专家和一部分安利的销售员和安利顾客对问卷的内容、格式、问题易懂性进行评价,并根据反馈,对问港进行调整和修改,然后在鞍山的安利销售员和顾客中做预测试,预试后对问卷的表述进行再次修改,最后确定

4、初始问卷终稿。初始问卷编制完成后,在辽宁地区随机选取某超市做小样木测验,检验问卷信度及效度,经过以上过程最终确定正式调查的问卷。调查问卷中包括7个项目,分别为:销售人员的专业性(xl)、销售人员受喜爱程度(x2)、产品感知质量(x3)、企业声誉(x4)、行业认可(x5)、法律法规(x6)、行业声誉(x7)。要求被调查者对每一个项目选择“是”或者“不是”,数据文件中“是”记为1,“不是”记为0。问卷调查的时间为2013.09-2013.12,通过及时信息、电子邮件和纸制问卷发放问卷。共发放问卷350份,回收290份,问卷冋收率为83

5、%。将有效的问卷统计数据平均分成两个部分,每个部分有145个数据。第一部分数据,利用SPSS软件做探索性因子分析。经过系数检验,因子的信度值为0.737,表明数据具有良好的信度。经过KM0样木测度,各项KM0的值为0.863,表明具有良好的建构效度。从方差解释看出,前2个标准化样本主成分累计贡献率达到81.37%,_且前两个特征值都大于1,故取前两个主成分进行分析。根据探索性因子分析结果得出顾客信任影响因素因子分析模型如下(特殊因子忽略不计儿X1二0・09fl+0・21f2;x2二0.91fl+0・21f2;x3=0.90f1+0

6、.26f2;x4二0.88f1+0.26f2;x5=0.28fl+0.82f2;x6=0.29fl+0.80f2;x7二0.12fl+0.87f2。从模型可知,第一个主因子fl主耍由xl、x2、x3、x4这四个指标所决定,这四个指标在主因子fl上的载荷均在0.85以上,它代表着顾客信任满意度的内因,而口主因子fl对xi的方差贡献已达48%之多,所以更说明门是顾客信任的一个重要原因。第二个主因子f2主要是由x5、x6、x7三个指标所决定,并且这三个指标在主因子f2上的在和均达到了0.8以上,且主因子f2对xi的方差贡献已达33%之多

7、,可以理解为f2是影响顾客信任的外因。因此根据SPSS软件进行的探索性因子分析可以把直销企业顾客信任影响因素分为两个原因,一个是外因,一个是内因,从而可以把原來的七个变量降为两个变量来分析。第二部分数据用结构方程模型来分析,即对数据进行验证性因子分析。将所有数据输入到AM0S软件中,进行运行。在利用结构方程对模型进行假设检验Z前,首先对结构方程模型进行评价。(1)基本拟合标准。各个研究变量的因子载荷都在0.5-0.95之间,且在0.05显著性水平上,没有负的测量误差,这表明模型完全符合基本拟合标准。(2)整体模型拟合度。该标准能够

8、评价模型与数据的拟合程度,可分为三类指标,可以看出,理论模型结构方程检验结果拟合情况较好。利用结构方程得出各影响因索与顾客信任之间的标准冋归路径系数及t值,当t>2时,说明外生变量于内生变量之间存在显著关系,否则说明影响不显著。得出路径图,根据参数

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