AMOS結(jié)構(gòu)方程模型修正演示文稿

AMOS結(jié)構(gòu)方程模型修正演示文稿目前一頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)AMOS結(jié)構(gòu)方程模型修正目前二頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)摘要1.修正思路2.修正指標(biāo)3.案例摘要4.案例修正5.最優(yōu)展示目前三頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)模型擬合指數(shù)和系數(shù)顯著性檢驗(yàn)固然重要，但對(duì)于數(shù)據(jù)分析更重要的是模型結(jié)論一定要具有理論依據(jù)，換言之，模型結(jié)果要可以被相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)所解釋。因此，在進(jìn)行模型修正時(shí)主要考慮修正后的模型結(jié)果是否具有現(xiàn)實(shí)意義或理論價(jià)值，當(dāng)模型效果很差時(shí)可以參考模型修正指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整。當(dāng)模型效果很差時(shí)，研究者可以根據(jù)初始模型的參數(shù)顯著性結(jié)果和Amos提供的模型修正指標(biāo)進(jìn)行模型擴(kuò)展（ModelBuilding）或模型限制（ModelTrimming）。模型擴(kuò)展是指通過釋放部分限制路徑或添加新路徑，使模型結(jié)構(gòu)更加合理，通常在提高模型擬合程度時(shí)使用；模型限制是指通過刪除或限制部分路徑，使模型結(jié)構(gòu)更加簡(jiǎn)潔，通常在提高模型可識(shí)別性時(shí)使用。Amos提供了兩種模型修正指標(biāo)，其中修正指數(shù)（ModificationIndex）用于模型擴(kuò)展，臨界比率（CriticalRatio）用于模型限制。一、修正思路目前四頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)修正指數(shù)（ModificationIndex）修正指數(shù)用于模型擴(kuò)展，是指對(duì)于模型中某個(gè)受限制的參數(shù)，若容許自由估計(jì)（譬如在模型中添加某條路徑），整個(gè)模型改良時(shí)將會(huì)減少的最小卡方值。使用修正指數(shù)修改模型時(shí)，原則上每次只修改一個(gè)參數(shù)，從最大值開始估算。但在實(shí)際中，也要考慮讓該參數(shù)自由估計(jì)是否有理論根據(jù)。若要使用修正指數(shù)，需要在AnalysisProperties中的Output項(xiàng)選擇ModificationIndices項(xiàng)（如圖-1）。其后面的ThresholdforModificationIndices指的是輸出的開始值。二、修正指標(biāo)圖-1修正指數(shù)計(jì)算目前五頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)2.臨界比率（CriticalRatio）

臨界比率用于模型限制，是計(jì)算模型中的每一對(duì)待估參數(shù)（路徑系數(shù)或載荷系數(shù)）之差，并除以相應(yīng)參數(shù)之差的標(biāo)準(zhǔn)差所構(gòu)造出的統(tǒng)計(jì)量。在模型假設(shè)下，CR統(tǒng)計(jì)量服從正態(tài)分布，所以可以根據(jù)CR值判斷兩個(gè)待估參數(shù)間是否存在顯著性差異。若兩個(gè)待估參數(shù)間不存在顯著性差異，則可以限定模型在估計(jì)時(shí)對(duì)這兩個(gè)參數(shù)賦以相同的值。若要使用臨界比率，需要在AnalysisProperties中的Output項(xiàng)選擇CriticalRatioforDifference項(xiàng)（如圖-2）。二、修正指標(biāo)圖-2臨界比率計(jì)算目前六頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)結(jié)構(gòu)方程模型分析過程可以分為模型構(gòu)建、模型運(yùn)算、模型修正以及模型解釋四個(gè)步驟。下面以一個(gè)研究實(shí)例作為說明，使用Amos7軟件進(jìn)行計(jì)算，重點(diǎn)闡述在實(shí)際應(yīng)用中結(jié)構(gòu)方程模型的修正過程。

三、案例簡(jiǎn)要目前七頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)1.模型構(gòu)建的思路

本案例在著名的美國顧客滿意度指數(shù)模型(ASCI)的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)新的模型，并以此構(gòu)建潛變量并建立模型結(jié)構(gòu)。根據(jù)構(gòu)建的理論模型，通過設(shè)計(jì)問卷對(duì)某超市顧客購物服務(wù)滿意度調(diào)查得到實(shí)際數(shù)據(jù)，然后利用對(duì)缺失值進(jìn)行處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并對(duì)文中提出的模型進(jìn)行擬合、修正和解釋。過程。

2.潛變量和可測(cè)變量的設(shè)定本文在繼承ASCI模型核心概念的基礎(chǔ)上，對(duì)模型作了一些改進(jìn)，在模型中增加超市形象。它包括顧客對(duì)超市總體形象及與其他超市相比的知名度。它與顧客期望，感知價(jià)格和顧客滿意有關(guān)，設(shè)計(jì)的模型見表-1。模型中共包含七個(gè)因素(潛變量)：超市形象、質(zhì)量期望、質(zhì)量感知、感知價(jià)值、顧客滿意、顧客抱怨、顧客忠誠，其中前四個(gè)要素是前提變量，后三個(gè)因素是結(jié)果變量，前提變量綜合決定并影響著結(jié)果變量。三、案例簡(jiǎn)要目前八頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn).三、案例簡(jiǎn)要超市形象質(zhì)量期望質(zhì)量感知感知價(jià)值顧客滿意顧客抱怨顧客忠誠設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)路徑圖基本路徑假設(shè)超市形象對(duì)質(zhì)量期望有路徑影響質(zhì)量期望對(duì)質(zhì)量感知有路徑影響質(zhì)量感知對(duì)感知價(jià)格有路徑影響質(zhì)量期望對(duì)感知價(jià)格有路徑影響感知價(jià)格對(duì)顧客滿意有路徑影響顧客滿意對(duì)顧客忠誠有路徑影響超市形象對(duì)顧客滿意有路徑影響超市形象對(duì)顧客忠誠有路徑影響表-1設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)路徑圖和基本路徑假設(shè)

目前九頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)2.1.顧客滿意模型中各因素的具體范疇參考前面模型的總體構(gòu)建情況、國外研究理論和其他行業(yè)實(shí)證結(jié)論，以及小范圍甄別調(diào)查的結(jié)果，模型中各要素需要觀測(cè)的具體范疇，見表-2。三、案例簡(jiǎn)要目前十頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn).潛變量?jī)?nèi)涵可測(cè)變量超市形象根據(jù)MARTENSEN在固定電話、移動(dòng)電話、超市等行業(yè)中的調(diào)查研究，企業(yè)形象是影響總體滿意水平的第一要素，這里將超市形象要素列為影響因素，可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行觀測(cè)。某超市總體形象的評(píng)價(jià)(a1)與其它超市相比的形象(a2)與其它超市相比的品牌知名度(a3)質(zhì)量期望質(zhì)量期望是指顧客在使用某超市產(chǎn)品前對(duì)其的期望水平。顧客的質(zhì)量期望會(huì)影響顧客價(jià)值，而且質(zhì)量期望還會(huì)顧客感知造成影響.還有學(xué)者指出，對(duì)于顧客期望要素，至少可以從整體感覺、個(gè)性化服務(wù)、可靠性三個(gè)方面來觀測(cè)。結(jié)合上述因素，可以從幾個(gè)方面衡量對(duì)某超市的質(zhì)量期望。購物前，對(duì)某超市整體服務(wù)的期望(a4)購物前，期望某超市商品的新鮮程度達(dá)到的水平(a5)購物前，期望某超市營業(yè)時(shí)間安排合理程度(a6)購物前，期望某超市員工服務(wù)態(tài)度達(dá)到的水平(a7)購物前，期望某超市結(jié)賬速度達(dá)到的水平(a8)質(zhì)量感知質(zhì)量感知和質(zhì)量期望相對(duì)應(yīng)，質(zhì)量期望考慮的是在購買商品前的期望，質(zhì)量感知是在購買商品后的實(shí)際感受。可以從幾個(gè)方面衡量。購物后，對(duì)某超市整體服務(wù)的滿意程度(a9)購物后，認(rèn)為某超市商品的新鮮程度達(dá)到的水平(a10)購物后，認(rèn)為超市營業(yè)時(shí)間安排合理程度(a11)購物后，認(rèn)為某超市員工服務(wù)態(tài)度達(dá)到的水平(a12)購物后，認(rèn)為某超市結(jié)賬速度達(dá)到的水平(a13)感知價(jià)值根據(jù)ANDERSON和FOMELL(EUGENEW.ANDERSON&CLAESFOMELL，2000)對(duì)美國顧客滿意指數(shù)模型的進(jìn)一步研究，認(rèn)為對(duì)于顧客價(jià)值部分可以從性價(jià)比來衡量。您認(rèn)為某超市商品的價(jià)格如何(a14)與其他超市相比，您認(rèn)為某超市商品的價(jià)格如何(a15)顧客滿意顧客滿意一般可以從三個(gè)方面衡量，一是可以從整體上來感覺；二是可以與消費(fèi)前的期望進(jìn)行比較，尋找兩者的差距；三是可以與理想狀態(tài)下的感覺比較，尋找兩者的差距。因此，可以通過以下幾個(gè)指標(biāo)衡量。對(duì)某超市的總體滿意程度(a16)和您消費(fèi)前的期望比，您對(duì)某超市的滿意程度(a17)和您心目中的超市比，您對(duì)某超市的滿意程度(a18)顧客抱怨FORNE和

WERNERFELT（1988）的研究成果，認(rèn)為顧客滿意的增加會(huì)減少顧客的抱怨，同時(shí)會(huì)增加顧客的忠誠，當(dāng)顧客不滿意時(shí)，他們往往會(huì)選擇抱怨。對(duì)于抱怨的觀測(cè)，一般有兩種方式，一種是比較正式的形式，向超市提出正式抱怨，有換貨，退貨等行為；另一種是非正式的形式，顧客會(huì)宣傳，形成群眾對(duì)于該超市的口碑。您對(duì)某超市投訴的頻率（包括給超市寫投訴信和直接向超市人員反映）(a19)您對(duì)某超市抱怨的頻率（私下抱怨并未告知超市）(a20)您認(rèn)為某超市對(duì)顧客投訴的處理效率和效果(a21)顧客忠誠顧客忠誠主要可以從三個(gè)方面體現(xiàn)：顧客推薦意向、轉(zhuǎn)換產(chǎn)品的意向、重復(fù)購買的意向。同時(shí)還有學(xué)者指出顧客忠誠可以從顧客對(duì)漲價(jià)的容忍性、重復(fù)購買性兩方面衡量。綜合上述因素，擬從以下幾個(gè)方面衡量顧客忠誠。我會(huì)經(jīng)常去某超市(a22)我會(huì)推薦同學(xué)和朋友去某超市(a23)如果發(fā)現(xiàn)某超市的產(chǎn)品或服務(wù)有問題后，能以諒解的心態(tài)主動(dòng)向超市反饋，求得解決，并且以后還會(huì)來超市購物(a24)

[1]正向的，采用Likert10級(jí)量度從“非常低”到“非常高”表-2

模型變量對(duì)應(yīng)表目前十一頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)問卷調(diào)研的對(duì)象為居住在某大學(xué)校內(nèi)的各類學(xué)生（包括全日制本科生、全日制碩士和博士研究生），并且近一個(gè)月內(nèi)在校內(nèi)某超市有購物體驗(yàn)的學(xué)生。調(diào)查采用隨機(jī)攔訪的方式，并且為避免樣本的同質(zhì)性和重復(fù)填寫，按照性別和被訪者經(jīng)常光顧的超市進(jìn)行控制。問卷內(nèi)容包括7個(gè)潛變量因子，24項(xiàng)可測(cè)指標(biāo)，7個(gè)人口變量，量表采用了Likert10級(jí)量度，如對(duì)超市形象的測(cè)量：

三、案例簡(jiǎn)要一、超市形象1代表“非常差勁”，10代表“非常好”1您對(duì)某超市總體形象的評(píng)價(jià)123456789102您認(rèn)為與其它校內(nèi)超市相比，某超市的形象如何123456789103您認(rèn)為與其它校內(nèi)超市相比，某超市品牌知名度如何12345678910注：調(diào)查共發(fā)放問卷500份，收回有效樣本436份。目前十二頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)三、案例簡(jiǎn)要圖-3信度分析的選擇圖-4信度分析變量及方法的選擇目前十三頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)三、案例簡(jiǎn)要ReliabilityStatisticsCronbach'sAlphaNofItems.89224表-3信度分析結(jié)果潛變量可測(cè)變量個(gè)數(shù)Cronbach’sAlpha超市形象30.858質(zhì)量期望50.889質(zhì)量感知50.862感知價(jià)格20.929顧客滿意30.948顧客抱怨30.255顧客忠誠30.738表-4潛變量的信度檢驗(yàn)

目前十四頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)三、案例簡(jiǎn)要圖-5初始模型結(jié)構(gòu)圖-6AmosGraphics初始界面圖目前十五頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)三、案例簡(jiǎn)要圖-7建模區(qū)域的版式調(diào)整圖-8建立潛變量目前十六頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)三、案例簡(jiǎn)要圖-9潛變量命名圖-10命名后的潛變量目前十七頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)三、案例簡(jiǎn)要圖-11設(shè)定潛變量關(guān)系圖-12設(shè)定可測(cè)變量及殘差變量目前十八頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)三、案例簡(jiǎn)要圖-13可測(cè)變量指定與命名圖-14初始模型設(shè)置完成目前十九頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)三、案例簡(jiǎn)要圖-15數(shù)據(jù)配置圖-16數(shù)據(jù)讀入目前二十頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)三、案例簡(jiǎn)要圖-17參數(shù)估計(jì)選擇圖-18標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)計(jì)算目前二十一頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)三、案例簡(jiǎn)要圖-19模型運(yùn)算完成圖圖-20參數(shù)估計(jì)結(jié)果圖目前二十二頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)未標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)估計(jì)S.E.C.R.PLabel標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)估計(jì)質(zhì)量期望<---超市形象0.3010.0456.68***par_160.358質(zhì)量感知<---質(zhì)量期望0.4340.0577.633***par_170.434感知價(jià)格<---質(zhì)量期望0.3290.0893.722***par_180.244感知價(jià)格<---質(zhì)量感知-0.1210.082-1.4670.142par_19-0.089感知價(jià)格<---超市形象-0.0050.065-0.070.944par_20-0.004顧客滿意<---超市形象0.9120.04321.389***par_210.878顧客滿意<---感知價(jià)格-0.0290.028-1.0360.3par_23-0.032顧客忠誠<---超市形象0.1670.1011.6530.098par_220.183顧客忠誠<---顧客滿意0.50.14.988***par_240.569a1<---超市形象10.927a2<---超市形象1.0080.03627.991***par_10.899a3<---超市形象0.7010.04814.667***par_20.629a5<---質(zhì)量期望10.79a4<---質(zhì)量期望0.790.06112.852***par_30.626a6<---質(zhì)量期望0.8910.05316.906***par_40.786a7<---質(zhì)量期望1.1590.05919.628***par_50.891a8<---質(zhì)量期望1.0240.05817.713***par_60.816a10<---質(zhì)量感知10.768a9<---質(zhì)量感知1.160.06517.911***par_70.882a11<---質(zhì)量感知0.7580.06811.075***par_80.563a12<---質(zhì)量感知1.1010.06915.973***par_90.784a13<---質(zhì)量感知0.9830.06714.777***par_100.732a18<---顧客滿意10.886a17<---顧客滿意1.0390.03430.171***par_110.939a15<---感知價(jià)格10.963a14<---感知價(jià)格0.9720.1277.67***par_120.904a16<---顧客滿意1.0090.03331.024***par_130.95a24<---顧客忠誠10.682a23<---顧客忠誠1.2080.09213.079***par_140.846

[1]凡是a+數(shù)字的變量都是代表問卷中相應(yīng)測(cè)量指標(biāo)的，其中數(shù)字代表的問卷第一部分中問題的序號(hào)。表-5系數(shù)估計(jì)結(jié)果目前二十三頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)方差估計(jì)S.E.C.R.PLabel超市形象3.5740.29911.958***par_25z22.2080.2439.08***par_26z12.060.2418.54***par_27z34.4050.6686.596***par_28z40.8940.1078.352***par_29z51.3730.2146.404***par_30e10.5840.0797.363***par_31e20.8610.0939.288***par_32e32.6750.19913.467***par_33e51.5260.1311.733***par_34e42.4590.18613.232***par_35e61.2450.10511.799***par_36e70.8870.1038.583***par_37e81.3350.11911.228***par_38e101.7590.15211.565***par_39e90.9760.1227.976***par_40e113.1380.23513.343***par_41e121.9260.17111.272***par_42e132.1280.17612.11***par_43e181.0560.08911.832***par_44e160.420.0528.007***par_45e170.5540.0619.103***par_46e150.3640.5910.6160.538par_47e243.4130.29511.55***par_48e223.3810.28112.051***par_49e231.730.2526.874***par_50e140.9810.5621.7450.081par_51表-6方差估計(jì)目前二十四頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)三、案例簡(jiǎn)要指數(shù)名稱評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[1]絕對(duì)擬合指數(shù)(卡方)越小越好GFI大于0.9RMR小于0.05，越小越好SRMR小于0.05，越小越好RMSEA小于0.05，越小越好相對(duì)擬合指數(shù)NFI大于0.9，越接近1越好TLI大于0.9，越接近1越好CFI大于0.9，越接近1越好信息指數(shù)AIC越小越好CAIC越小越好

[1]表格中給出的是該擬合指數(shù)的最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)，譬如對(duì)于RMSEA，其值小于0.05表示模型擬合較好，在0.05-0.08間表示模型擬合尚可（Browne&Cudeck，1993）。因此在實(shí)際研究中，可根據(jù)具體情況分析。表-7擬合指數(shù)目前二十五頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)對(duì)本章所研究案例，初始模型運(yùn)算結(jié)果如表-8，各項(xiàng)擬合指數(shù)尚可。但從模型參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)（如表-9）中可發(fā)現(xiàn)可以看出，無論是關(guān)于感知價(jià)格的測(cè)量方程部分還是關(guān)于結(jié)構(gòu)方程部分（除與質(zhì)量期望的路徑外），系數(shù)都是不顯著的。關(guān)于感知價(jià)格的結(jié)構(gòu)方程部分的平方復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.048，非常小。

四、案例修正表-8常用擬合指數(shù)計(jì)算結(jié)果擬合指數(shù)卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結(jié)果1031.4(180)0.8660.8420.8660.1091133.4411139.3782.834目前二十六頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)四、案例修正表-9系數(shù)估計(jì)結(jié)果

[1]凡是a+數(shù)字的變量都是代表問卷中相應(yīng)測(cè)量指標(biāo)的，其中數(shù)字代表的問卷第一部分中問題的序號(hào)。未標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)估計(jì)S.E.C.R.PLabel標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)估計(jì)質(zhì)量期望<---超市形象0.3010.0456.68***par_160.358質(zhì)量感知<---質(zhì)量期望0.4340.0577.633***par_170.434感知價(jià)格<---質(zhì)量期望0.3290.0893.722***par_180.244感知價(jià)格<---質(zhì)量感知-0.1210.082-1.4670.142par_19-0.089感知價(jià)格<---超市形象-0.0050.065-0.070.944par_20-0.004顧客滿意<---超市形象0.9120.04321.389***par_210.878顧客滿意<---感知價(jià)格-0.0290.028-1.0360.3par_23-0.032顧客忠誠<---超市形象0.1670.1011.6530.098par_220.183顧客忠誠<---顧客滿意0.50.14.988***par_240.569注:“***”表示0.01水平上顯著，括號(hào)中是相應(yīng)的C.R值，即t值。目前二十七頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)另外，從實(shí)際的角度考慮，通過自身的感受，某超市商品價(jià)格同校內(nèi)外其它主要超市的商品價(jià)格的差別不明顯，因此，首先考慮將該因子在本文結(jié)構(gòu)方程模型中去除，并且增加質(zhì)量期望和質(zhì)量感知到顧客滿意的路徑。超市形象對(duì)顧客忠誠路徑先保留。修改的模型如圖-21。四、案例修正圖-21修正的模型二目前二十八頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)根據(jù)上面提出的圖-21提出的所示的模型，在Amos中運(yùn)用極大似然估計(jì)運(yùn)行的部分結(jié)果如表-10。四、案例修正表-10常用擬合指數(shù)計(jì)算結(jié)果擬合指數(shù)卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結(jié)果819.5(145)0.8830.8620.8840.108909.541914.2782.274目前二十九頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)從表-11和表-12可以看出，卡方值減小了很多，并且各擬合指數(shù)也都得到了改善，但與理想的擬合指數(shù)值仍有差距。該模型的各個(gè)參數(shù)在0.05的水平下都是顯著的，并且從實(shí)際考慮，各因子的各個(gè)路徑也是合理存在的。四、案例修正擬合指數(shù)卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結(jié)果1031.4(180)0.8660.8420.8660.1091133.4411139.3782.834擬合指數(shù)卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結(jié)果819.5(145)0.8830.8620.8840.108909.541914.2782.274表-11常用擬合指數(shù)計(jì)算結(jié)果表-12常用擬合指數(shù)計(jì)算結(jié)果目前三十頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)下面考慮通過修正指數(shù)對(duì)模型修正，通過點(diǎn)擊工具欄中的來查看模型輸出詳細(xì)結(jié)果中的ModificationIndices項(xiàng)可以查看模型的修正指數(shù)（ModificationIndex）結(jié)果，雙箭頭（“<-->”）部分是殘差變量間的協(xié)方差修正指數(shù)，表示如果在兩個(gè)可測(cè)變量的殘差變量間增加一條相關(guān)路徑至少會(huì)減少的模型的卡方值；單箭頭（“<---”）部分是變量間的回歸權(quán)重修正指數(shù)，表示如果在兩個(gè)變量間增加一條因果路徑至少會(huì)減少的模型的卡方值。比如，超市形象到質(zhì)量感知的MI值為179.649，表明如果增加超市形象到質(zhì)量感知的路徑，則模型的卡方值會(huì)大大減小。從實(shí)際考慮，超市形象的確會(huì)影響到質(zhì)量感知，設(shè)想，一個(gè)具有良好品牌形象的超市，人們難免會(huì)對(duì)感到它的商品質(zhì)量較好；反之，則相反。因此考慮增加從超市形象到質(zhì)量感知的路徑的模型如圖-22。

四、案例修正目前三十一頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)圖-22修正的模型三四、案例修正目前三十二頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)根據(jù)上面提出的圖-22所示的模型，在Amos中運(yùn)用極大似然估計(jì)運(yùn)行的部分結(jié)果如表-13、表-14。四、案例修正擬合指數(shù)卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結(jié)果510.1(144)0.9360.9140.9370.080602.100606.9421.505表-13常用擬合指數(shù)計(jì)算結(jié)果

表-145%水平下不顯著的估計(jì)參數(shù)

從表-12和表-13可以看出，卡方值減小了很多，并且各擬合指數(shù)也都得到了改善，但與理想的擬合指數(shù)值仍有差距。EstimateS.E.C.R.PLabel顧客滿意<---質(zhì)量期望-.054.035-1.540.124par_22顧客忠誠<---超市形象.164.1001.632.103par_21目前三十三頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)除上面表-14中的兩個(gè)路徑系數(shù)在0.05的水平下不顯著外，該模型其它各個(gè)參數(shù)在0.01水平下都是顯著的，首先考慮去除p值較大的路徑，即質(zhì)量期望到顧客滿意的路徑。重新估計(jì)模型，結(jié)果如表-15。四、案例修正表-155%水平下不顯著的估計(jì)參數(shù)EstimateS.E.C.R.PLabel顧客忠誠<---超市形象.166.1011.652.099par_21從表-15可以看出，超市形象對(duì)顧客忠誠路徑系數(shù)估計(jì)的p值為0.099，仍大于0.05。并且從實(shí)際考慮，在學(xué)校內(nèi)部，學(xué)生一般不會(huì)根據(jù)超市之間在形象上的差別而選擇堅(jiān)持去同一個(gè)品牌的超市，更多的可能是通過超市形象影響超市滿意等因素進(jìn)而影響到顧客忠誠因素?？紤]刪除這兩個(gè)路徑的模型如圖-23。目前三十四頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)根據(jù)上面提出的如圖-23所示的模型，在AMOS中運(yùn)用極大似然估計(jì)運(yùn)行的部分結(jié)果如表-16。四、案例修正擬合指數(shù)卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結(jié)果515.1(146)0.9360.9130.9360.080603.117607.7491.508表-16常用擬合指數(shù)計(jì)算結(jié)果圖-23修正的模型四目前三十五頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)從表-13和表-16可以看出，卡方值幾乎沒變，并且各擬合指數(shù)幾乎沒有改變，但模型便簡(jiǎn)單了，做此改變是值得的。該模型的各個(gè)參數(shù)在0.01的水平下都是顯著的，另外質(zhì)量感知對(duì)應(yīng)的測(cè)量指標(biāo)a11（關(guān)于營業(yè)時(shí)間安排合理程度的打分）對(duì)應(yīng)方程的測(cè)定系數(shù)為0.278，比較小，從實(shí)際考慮，由于人大校內(nèi)東區(qū)物美超市的營業(yè)時(shí)間從很長(zhǎng)，幾乎是全天候營業(yè)在顧客心中，可能該指標(biāo)能用質(zhì)量感知解釋的可能性不大，考慮刪除該測(cè)量指標(biāo)。修改后的模型如圖-24。四、案例修正圖-24修正的模型五目前三十六頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)根據(jù)上面提出的如圖-24所示的模型，在Amos中運(yùn)用極大似然估計(jì)運(yùn)行的部分結(jié)果如表-17。四、案例修正擬合指數(shù)卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結(jié)果401.3(129)0.9510.9300.9510.073485.291489.4801.213從表-16和表-17可以看出，卡方值減小了很多，并且各擬合指數(shù)都得到了較大的改善。該模型的各個(gè)參數(shù)在0.01的水平下都仍然是顯著的，各方程的對(duì)應(yīng)的測(cè)定系數(shù)增大了。表-17常用擬合指數(shù)計(jì)算結(jié)果

目前三十七頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)下面考慮通過修正指數(shù)對(duì)模型修正，e12與e13的MI值最大，為26.932，表明如果增加a12與a13之間的殘差相關(guān)的路徑，則模型的卡方值會(huì)減小較多。從實(shí)際考慮，員工對(duì)顧客的態(tài)度與員工給顧客結(jié)帳的速度，實(shí)際上也確實(shí)存在相關(guān)，設(shè)想，對(duì)顧客而言，超市員工結(jié)帳速度很慢本來就是一種對(duì)顧客態(tài)度不好的方面；反之，則相反。因此考慮增加e12與e13的相關(guān)性路徑。（這里的分析不考慮潛變量因子可測(cè)指標(biāo)的更改，理由是我們?cè)谠O(shè)計(jì)問卷的題目的信度很好，而且題目本身的設(shè)計(jì)也不允許這樣做，以下同。）重新估計(jì)模型，重新尋找MI值較大的，e7與e8的MI值較大，為26.230，（雖然e3與e6的MI值等于26.746，但它們不屬于同一個(gè)潛變量因子，因此不能考慮增加相關(guān)性路徑，以下同）表明如果增加a7與a8之間的殘差相關(guān)的路徑，則模型的卡方值會(huì)減小較多。這也是員工對(duì)顧客的態(tài)度與員工給顧客結(jié)帳的速度之間存在相關(guān)，因此考慮增加e7與e8的相關(guān)性路徑。四、案例修正目前三十八頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)重新估計(jì)模型，重新尋找MI值較大的，e17與e18的MI值較大，為13.991，表明如果增加a17與a18之間的殘差相關(guān)的路徑，則模型的卡方值會(huì)減小較多。實(shí)際上消費(fèi)前的滿意度和與心中理想超市比較的滿意度之間顯然存在相關(guān)，因此考慮增加e17與e18的相關(guān)性路徑。重新估計(jì)模型，重新尋找MI值較大的，e2與e3的MI值較大，為11.088，表明如果增加a2與a3之間的殘差相關(guān)的路徑，則模型的卡方值會(huì)減小較多。實(shí)際上超市形象和超市品牌知名度之間顯然存在相關(guān)，因此考慮增加e2與e3的相關(guān)性路徑。四、案例修正目前三十九頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)重新估計(jì)模型，重新尋找MI值較大的，e10與e12的MI值較大，為5.222，表明如果增加a10與a12之間的殘差相關(guān)的路徑，則模型的卡方值會(huì)減小較多。但實(shí)際上超市的食品保險(xiǎn)&日用品豐富性與員工態(tài)度之間顯然不存在相關(guān)，因此不考慮增加e10與e12的相關(guān)性路徑。另外,從剩下的變量之間MI值沒有可以做處理的變量對(duì)了，因此考慮MI值修正后的模型如圖-25。四、案例修正圖7-25修正的模型五目前四十頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)根據(jù)上面提出的如圖-25所示的模型，在Amos中運(yùn)用極大似然估計(jì)運(yùn)行的部分結(jié)果如表-18。四、案例修正擬合指數(shù)卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結(jié)果281.9(125)0.9720.9510.9720.056373.877378.4650.935表-18常用擬合指數(shù)計(jì)算結(jié)果

從表-17和表-18可以看出，卡方值減小了很多，并且各擬合指數(shù)都得到了較大的改善。該模型的各個(gè)參數(shù)在0.01的水平下都仍然是顯著的，各方程的對(duì)應(yīng)的測(cè)定系數(shù)增大了。

目前四十一頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)下面考慮根據(jù)PairwiseParameterComparisons來判斷對(duì)待估計(jì)參數(shù)的設(shè)定，即判斷哪些結(jié)構(gòu)方程之間的系數(shù)沒有顯著差異，哪些測(cè)量方程的系數(shù)之間沒有顯著差異，哪些結(jié)構(gòu)方程的隨機(jī)項(xiàng)的方差之間沒有顯著差異，哪些測(cè)量方程的隨機(jī)項(xiàng)的方差之間的之間沒有顯著差異，對(duì)沒有顯著差異的相應(yīng)參數(shù)估計(jì)設(shè)定為相等,直到最后所有相應(yīng)的criticalratio都大于2為止。通過點(diǎn)擊工具欄中的來查看模型輸出詳細(xì)結(jié)果中的PairwiseParameterComparison項(xiàng)可以查看臨界比率（CriticalRatio）結(jié)果，其中par_1到par_46代表模型中46個(gè)待估參數(shù)，其含義在模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果表（如表-8，-10）中標(biāo)識(shí)。根據(jù)CR值的大小，可以判斷兩個(gè)模型參數(shù)的數(shù)值間是否存在顯著性差異。如果經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)參數(shù)值間不存在顯著性差異，則可以考慮模型估計(jì)時(shí)限定兩個(gè)參數(shù)相等。

四、案例修正目前四十二頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)如果是某兩個(gè)參數(shù)沒有顯著差異，并且根據(jù)經(jīng)驗(yàn)也是如此，則可在相應(yīng)的認(rèn)為相等的參數(shù)對(duì)應(yīng)的路徑或殘差變量上點(diǎn)擊右鍵選擇ObjectProperties，然后出現(xiàn)如圖-11的選項(xiàng)卡，選擇parameters項(xiàng)，如圖-26，圖-27，圖-28。

四、案例修正圖-26對(duì)應(yīng)因果路徑圖-27對(duì)應(yīng)殘差變量圖-28對(duì)應(yīng)相關(guān)系數(shù)路徑目前四十三頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)然后在Regressionweight,variance,covariane輸入相同的英文名稱即可。比如從圖-25修正的模型六輸出的臨界比率結(jié)果中發(fā)現(xiàn)絕對(duì)值最小的是par_44和par_45對(duì)應(yīng)的-0.021，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于95%置信水平下的臨界值，說明兩個(gè)方差間不存在顯著差異。對(duì)應(yīng)的是e22和e24的方差估計(jì)，從實(shí)際考慮，也可以認(rèn)為它們的方差相差，則殘差變量e22和e24上點(diǎn)擊右鍵選擇ObjectProperties，出現(xiàn)如圖-29的選項(xiàng)卡，然后在ObjectProperties選項(xiàng)卡下面的variance中都輸入“v2”，最后關(guān)掉窗口即可設(shè)置e22和e24的方差相等。經(jīng)過反復(fù)比較得到的結(jié)構(gòu)方程模型如圖-30。四、案例修正目前四十四頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)四、案例修正圖-29設(shè)置e22和e24的方差相等圖-30修正的模型七目前四十五頁\總數(shù)四十八頁\編于十點(diǎn)根據(jù)上面提出的如圖-30所示的模型，在Amos中運(yùn)用極大似然估計(jì)運(yùn)行的部分結(jié)果如表-19。四、案例修正擬合指數(shù)卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI結(jié)果295.9(146