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
应用案例
1
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
2
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
3
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
1
关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。
2
本案例是在 Amos7 中完成的。
3
见 spss数据文件“处理后的数据 .sav”。
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daggee1
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