结构模型和满意度研究

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1、结构方程模型和满意度研究2009-11-3017:48:26文/勺海(北京)市场研究公司自从AMOS、EQS等窗口化统计软件问世以來，结构方程模熨的应用领域越來越广泛，那么，究竟什么是结构方程模型，它乂能为我们解决什么问题呢？结构方程模型(StructuralEquationMode1ing),又称为协方差结构模型(ConarianceStructureModels),它是利用一定的统计于段，对复杂的理论模型加以处理，并根据模型与数据关系的一致性程度，对理论模羽做出适当评价，从而达到证实或证伪研究者事先假设的理论模式的目的

2、。它实际是一般线性模式(GeneralLinearModels,GLM)的扩展。所谓一般线性模式主要是指路径分析、典熨相关、因素分析、判别分析、多元方差分析以及多元冋归分析等，它们都只是结构方程模熨的特例，都不貝有结构方程模型那不可比拟的优点。完整的结构方程模型包扌舌测吊「模型(MeasurementModel),即验证性因素分析模型(ConfirmaloryEactorAnalysis)和结构模型(StructuralEquationModel)。测虽模型主要用于表示观测变鼠与潜变鼠Z间的关系；而结构方程模型主要用來表示

3、潜变量Z间的关系。这可以用下图來说明。图1结构方程模型图示在上图完整的结构方程模熨中，测量模m-i'H答的问题主要是，对于整体满意度而言，各观测变量的重要程度究竞是多少。这一目标用传统的多元回归的方法似乎也可以解决，例如建立回归方程：整体满意度=A+BlX服务满意度+B2X产品满意度+B3X价格满意度然后比较各观测变量的标准偏回归系数也可以得到关于各

4、'

5、重要性的结论。那么我们为什么还耍使用结构方程模型呢？这并非数字游戏的结果，确是因为结构方程模型貝有传统I叫归所不町比拟的优势。我们知道传统I川归方法的基木假设是，各观测变

6、量没冇测量误差，即各观测变量都是百分百测量的。其实，这一假设在测量理论和实际操作屮都是不町能满足的。经典测量理论认为：测验分数=真分数+误差分数，误差分数是无法避免的。同样，在实际操作过程中，系统误差和随机误差也是人力和主观愿望所无法控制的，但传统冋归方法由于其方法本身的局限无法解决这一问题，只能给出低估观测变暈重耍程度的结果。所以，如杲测暈误差越大，传统冋归所得结果的错误也越大。相比之下，结构方程模型则可以在模熨设定时将各观测变最的误差项一一注明，从而给出更符合理论要求和实际操作情况的结论。图1中的测屋模型回答的卞要是因

7、果关系，即用户的報体满意度可以在多人程度上决定他的忠诚度。这一问题似乎也可以用另外的统计-方法來解决，例如路径分析。但是对于图2、图3以及多因变量的模熨，路径分析就显得捉襟见肘了。产品品整体馬用户忠■诚度产品满竞争对手品牌形象服务满意度意度图2结构模型图示图3递归模型图示路径分析的基木思路是以冋归分析为基础。例如，对于图2,为了得到各路径系数，可以分别解下列回归方程：产品品牌形»=A1+B1X整体满意度用户忠诚度=A2+B2X整体满意度+B3X产品品牌形彖+B4X竞争对乎品牌这样做的缺陷一方而是无法解决上而提到的回归的基木

8、问题，还有一个重要的问题，就是路径分析而对这样的问题只能采川化整为零的分析策略，分别求解路径系数，这样并不能得到1+1=2的结果，所以仍然可能会得到错误的结论。对于图3中的非递归模型和多因变量模型，路径分析根本是无法解决的。结构方程模型的基本思路是以协方差矩阵匹配的策略为基本思路，采川凹算法估计模型参数。从而克服了路径分析的上述缺陷。结构方程模型的第三大优点是它更符合调研的思路。和以往的统计分析方法出发点不同，结构方程模型是以样木协方差矩阵为分析的出发点，通过比较所建立的理论模塑拟合的协方差矩阵（总体协方差矩阵）与样本协方

9、差矩阵的差异，判断所观测的这一组数据是否支持所假设的理论模型。这就更符合我们做研究的思路。因为在对调研问题有了充分和深入地了解之后，我们对各变量之间的关系会有一个基本假设，那么得到的数据是否支持我们的基本假设，我们的假设是否是合理的，不完备的模型还需要进行什么修改等，这些问题都是非常重耍的，但是以前的方法在回答这些问题时多少都冇些力不从心。而结构方程模型通过对假设模型的协方旁矩阵和所得数据的协方差矩阵进行比对，最终对假设模型的合理性作出判断，并提出修改的建议。这符合大多数研究的一般思路，也体现了我们对调研问题的深刻理解，以

10、及我们从问题出发做调研的基木思路。但是我们在应用结构方程模型时还应该注意一些问题，其中最主耍的就是样本量的问题。结构方程模型一般耍求比较大的样木容量，究竞选取多大的样木容量合适，目前并没有明确的规则。确定样本容暈人小，需耍考虑的问题之/-是测暈潜变暈所用的观测变暈的数LI,所用的观测变暈的数目越人:，所