AMOS结构方程模型修正经典案例
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 1 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 2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 (Eugene W. Anderson & Claes
Fornell，2000;殷荣伍， 2000)。
表 7-1 设计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
顾客抱怨
质量期望
感知价值 顾客满意
质量感知
顾客忠诚
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 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
2.1 、顾客满意模型中各因素的具体范畴
1本案例是在 Amos7 中完成的。
2见 spss数据文件“处理后的数据 .sav”。
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
潜变量 内涵
根据 MARTENSEN 在固定
(一)超 电话、移动电话、超市等行
业中的调查研究， 企业形象 市 是影响总体满意水平的第 形 一要素，这里将超市形象要 象 素列为影响因素， 可以从以
下几个方面进行观测。
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
(二)质 响顾客价值，而且质量期望
还会顾客感知造成影响 . 还 量 有学者指出，对于顾客期望 期 要素，至少可以从整体感 望 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。
质量感知和质量期望相对 (三)质 量 买商品前的期望， 质量感知 感 是在购买商品后的实际感 知
受。可以从几个方面衡量。
根据 ANDERSON 和
FOMELL(EUGENEW.AND ERSON&CLAESFOMELL
(四)感
知 ，2000) 对美国顾客满意指价 数模型的进一步研究，认为值 对于顾客价值部分可以从 性价比来衡量。
模型变量对应表
可测变量
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)
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)
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)
您认为某超市商品的价格如何 (a14)
与其他超市相比，您认为某超市商品的价格如何 (a15)
顾客满意一般可以从三个方面衡量，一是可以从整体 (五 ) 顾 上来感觉；二是可以与消费客 前的期望进行比较， 寻找两满
者的差距；三是可以与理想意 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。
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 (六 ) 顾 客不满意时，他们往往会选 客 择抱怨。对于抱怨的观测， 抱
怨 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。
对某超市的总体满意程度 (a16) 和您消费前的期望比，您对某超市的满意程度 (a17)
和您心目中的超市比，您对某超市的满意程度 (a18)
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)
您对某超市抱怨的频率（私下抱怨并未告知超市） (a20)
您认为某超市对顾客投诉的处理效率和效果 3 (a21)
顾客忠诚主要可以从三个方面体现：顾客推荐意向、转换产品的意向、 重复购买 (七 ) 顾 的意向。同时还有学者指出
客
忠 顾客忠诚可以从顾客对涨 价的容忍性、重复购买性两 诚
方面衡量。综合上述因素，
拟从以下几个方面衡量顾 客忠诚。
三、 关于顾客满意调查数据的收集
我会经常去某超市 (a22)
我会推荐同学和朋友去某超市 (a23)
如果发现某超市的产品或服务有问题后，能以谅解的心态主动向超市反馈，求得解决，并且以后还会来超市购物
(a24)
本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生 （包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生） ，并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生。
调查采用随机拦访的方式， 并且为避免样本的同质性和重复填写， 按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。问卷内容包括 7 个潜变量因子， 24 项可测指标，
7 个人口变量，量表采用了 Likert10 级量度，如对超市形象的测量：
一、 超市形象 1 代表“非常差劲”，10 代表“非
常好”
1 您对某超市总体形象的评价 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10
2 您认为与其它校内超市相比， 某超市的形 1 2 3 4 5 6 7 8 9
象如何 10
3 您认为与其它校内超市相比， 某超市品牌 1 2 3 4 5 6 7 8 9
知名度如何 10
3正向的，采用 Likert10 级量度从“非常低”到“非常高”
本次调查共发放问卷 500 份，收回有效样本 436 份。
四、 缺失值的处理
采用表列删除法，即在一条记录中，只要存在一项缺失，则删除该记录。最终得到 401 条数据，基于这部分数据做分析。
五、 数据的的信度和效度检验
1．数据的信度检验
信度（ reliability ）指测量结果（数据）一致性或稳定性的程度 。一致性主要反映的是测验内部题目之间的关系， 考察测验的各个题目是否测量了相同的内容或特质。稳定性是指用一种测量工具 （譬如同一份问卷） 对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的可靠系数。 如果问卷设计合理， 重复测量的结果间应该高度相关。 由于本案例并没有进行多次重复测量， 所以主要采用反映内部一致性的指标来测量数据的信度。
折半信度（ split-half reliability ）是将测量工具中的条目按奇偶数或前后分成两半，采用 Spearman-brown公式估计相关系数， 相关系数高提示内部一致性好。然而，折半信度系数是建立在两半问题条目分数的方差相等这一假设基础上的，
但实际数据并不一定满足这一假定，因此信度往往被低估。 Cronbach 在 1951 年提出了一种新的方法（ Cronbach's Alpha系数），这种方法将测量工具中任一条目结果同其他所有条目作比较， 对量表内部一致性估计更为慎重， 因此克服了折半信度的缺点。本章采用 SPSS16.0研究数据的内部一致性。在 Analyze 菜单中选
择 Scale 下的 Reliability Analysis（如图 7-1），将数据中在左边方框中待分析的
24 个题目一一选中，然后点击 ，左边方框中待分析的 24 个题目进入右边的
items 方框中，使用 Alpha 模型（默认），得到图 7-2，然后点击 ok 即可得到如表
7-3 的结果，显示 Cronbach's Alpha系数为 0.892 ，说明案例所使用数据具有较好
的信度。
图 7-1 信度分析的选择
图 7-2 信度分析变量及方法的选择
表 7-3 信度分析结果
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.892 24
7-4 所示 4。从表 7-4 另外，对问卷中每个潜变量的信度分别检验结果如表
可以看到，除顾客抱怨量表 Cronbaca’s Alpha 系数为 0.255，比较低以外，其它
分量表的 Alpha 系数均在 0.7 以上，且总量表的 Cronbach’s Alpha 系数达到了
0.891，表明此量表的可靠性较高。由信度检验的结果可知顾客抱怨的测量指标
的信度远低于 0.7，因此在路径图中去掉顾客抱怨因子，即初始模型中包括 6 个
潜变量、 21 个可测变量。
表 7-4 潜变量的信度检验
潜变量 可测变量个数 Cronbach’s Alpha
超市形象 3 0.858
质量期望 5 0.889
质量感知 5 0.862
感知价格 2 0.929
顾客满意 3 0.948
顾客抱怨 3 0.255
顾客忠诚 3 0.738
2．数据的效度检验
效度（ validity ）指测量工具能够正确测量出所要测量的特质的程度， 分为内容效度（ content validity ）、效标效度（ criterion validity ）和结构效度（ construct
validity ）三个主要类型。
内容效度也称表面效度或逻辑效度 ，是指测量目标与测量内容之间的适合性与相符性。对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。 逻辑
4操作过程同前，不同的是在图 7-14 中选入右边方框 items 中是相应潜变量对应的题目。如对超市形象潜变量，只需要把 a1、a2 和 a3 题目选入到右边方框 items 中即可。