当模型效果很差时，研究者可以根据初始模型的参数显著性结果和Amos提供的模型 修正指标进行模型扩展（Model Building）或模型限制（Model Trimming）。模型 扩展是指通过释放部分限制路径或添加新路径，使模型结构更加合理，通常在提高 模型拟合程度时使用；模型限制是指通过删除或限制部分路径，使模型结构更加简 洁，通常在提高模型可识别性时使用。
精品课件
三、案例简要
设计的结构路径图
基本路径假设
.
超市形象
➢超市形象对质量期望有路径影响
➢质量期望对质量感知有路径影响
质量期望
顾客抱怨
➢质量感知对感知价格有路径影响 ➢质量期望对感知价格有路径影响
质量感知
感知价值
顾客满意 顾客忠诚
➢感知价格对顾客满意有路径影响 ➢顾客满意对顾客忠诚有路径影响 ➢超市形象对顾客满意有路径影响 ➢超市形象对顾客忠诚有路径影响
Amos提供了两种模型修正指标，其中修正指数（Modification Index）用于模型扩 展，临界比率（Critical Ratio）用于模型限制。
精品课件
二、修正指标
1. 修正指数（Modification Index）
修正指数用于模型扩展，是指对于模型中某个受限 制的参数，若容许自由估计（譬如在模型中添加某条 路径），整个模型改良时将会减少的最小卡方值。
一顾客忠诚
内涵
可测变量
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。
➢某超市总体形象的评价(a1) ➢与其它超市相比的形象(a2) ➢与其它超市相比的品牌知名度(a3)
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。
表-1设计的结构路径图和基本路径假设
精品课件
三、案例简要
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-2。
精品课件
潜变量 一超市形象
一质量期望
.
一质量感知
一感知价值 一顾客满意
一顾客抱怨
若要使用临界比率，需要在Analysis Properties中的Output项选择Critical Ratio for Difference项（如图-2）。 精品课件
图-2 临界比率计算
三、案例简要
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软件进行计算，重点阐述 在实际应用中结构方程模型的修正过程。
➢购物前，对某超市整体服务的期望(a4) ➢购物前，期望某超市商品的新鲜程度达到的水平(a5) ➢购物前，期望某超市营业时间安排合理程度(a6) ➢购物前，期望某超市员工服务态度达到的水平(a7) ➢购物前，期望某超市结账速度达到的水平(a8)
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。
精品课件
三、案例简要
1.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 理后的数据进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。过程。
结构方程模型修正
Structural Equation Modeling
主讲：
精品课件
摘要
2.修正指标
4.案例修正
1.修正思路
3.案例摘要
5.最优展示
精品课件
一、修正思路
模型拟合指数和系数显著性检验固然重要，但对于数据分析更重要的是模型结论一 定要具有理论依据，换言之，模型结果要可以被相关领域知识所解释。因此，在进 行模型修正时主要考虑修正后的模型结果是否具有现实意义或理论价值，当模型效 果很差时可以参考模型修正指标对模型进行调整。
➢购物后，对某超市整体服务的满意程度(a9) ➢购物后，认为某超市商品的新鲜程度达到的水平(a10) ➢购物后，认为超市营业时间安排合理程度(a11) ➢购物后，认为某超市员工服务态度达到的水平(a12) ➢购物后，认为某超市结账速度达到的水平(a13)
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。
精品课件
图-1 修正指数计算
二、修正指标
2. பைடு நூலகம்界比率（Critical Ratio）
临界比率用于模型限制，是计算模型中的每 一对待估参数（路径系数或载荷系数）之差， 并除以相应参数之差的标准差所构造出的统计 量。在模型假设下，CR统计量服从正态分布， 所以可以根据CR值判断两个待估参数间是否存 在显著性差异。若两个待估参数间不存在显著 性差异，则可以限定模型在估计时对这两个参 数赋以相同的值。
2.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-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。
使用修正指数修改模型时，原则上每次只修改一个 参数，从最大值开始估算。但在实际中，也要考虑让 该参数自由估计是否有理论根据。
若要使用修正指数，需要在Analysis Properties 中的Output项选择Modification Indices项（如图1）。其后面的Threshold for Modification Indices 指的是输出的开始值。