结构方程Amos操作Word案例
结构方程模型与AMOS使用
二、路径分析的数学模型
x
y1
y2
变量之间的关系：直接、间接、全部（直接和间接） 模型中的变量： 有的变量不受模型内任何变量的影响，只影响其他变量 有的变量既受其它变量影响，又影响其它变量
02
非递归式模型：
A B：A可能影响B，B也可能影响A
独立变量与非独立变量之间的关系，回归系数用 表示（只有箭头出）。 非独立变量之间的关系，回归系数用 表示（箭头有进，或有进有出）。
11
21
x1
31
21
31
32
y1
y2
y3
2
1
3
11
21
x1
2. 变量之间的关系分为两类
i，ij和j是待估的回归系数 i 是残差，表示了变量 yi 的随机误差或模型外的其它变量对 yi 的总体影响。
要求可测变量为连续变量且服从多元正态分布。在大样本（n>200）情况下，该估计的分布近似正态分布。 该估计不受量纲影响。
（2）广义最小二乘法
要求可测变量服从正态分布 大样本情况下，与最大似然估计法的结果很接近。 不受量纲影响
（3）非加权最小二乘法
不要求可测变量总体服从正态分布。 试图使∑中的每个元素与S中对应的元素差距最小。 受量纲影响 不能对参数进行假设检验
假设条件
三、验证性因子分析模型的 基本要素
01.
因子载荷矩阵；
添加标题
02.
潜在变量之间的方差协方差矩阵；
添加标题
03.
误差项的方差协方差矩阵
添加标题
一步步教Amos结构方程建模
on
->
perceiv equalit y
0.64 4
0.04 0.546 1.736 0.531
9
0.735
0.531 0.735
perceiv <-
equalit ->
y
0.33 impulse
3
0.06 0.203 0.739 0.212
5
0.458
0.205 0.457
<impulse
->
intenti 0.73
1、设定两个群组，并选择加载的数据集和分组变量值。 2、在线上编号：注需要对两个群组的线设定不同的编号，才能比较。（可以同时比较所有的 线，也可以单独比较某条线） （若调节模型复制自总结模型，需要取消 bootstrap，和中介的语法） 3、设定两个模型进行比较的线,设定的是非标准化斜率是否一致。 ） 建议适用:因子与因子相关>0.7 时
2.5.1 方法 1:不处理。，AVE 开跟号的值大于大部分的构面之间的相关。虽然发现有一
个值不符合，但是二者差异不大，仍在可接受的范围，说明区别效度仍存在。
2.5.2 方法 2：Boostrap 自助法，重复抽样 1000 次，计算相关的标准误。如果相关加减
1、设置模板
一个构面 3 个题目，选择数据档，选择输出的数据，进入 View 显示变量名。另存为模板。 步骤 1、选择数据库
1
步骤 2、设定分析属性，需要输出的内容
步骤 3、设定 View 显示变量名称
2、验证性因素分析
2.1、分析各个构面的因子负荷
2
因子负荷<0.5 必须删除，<0.6 在不影响信度的情况下可以保留。
结构方程模型之 Amos 操作 1 设置模型模板 2 验证性因素分析 3 验证结构方程模型 4 交叉验证 cross-validation 5 中介效应分析 6 调节效应 7 中介的调节模型（调节的中介模型） 8 模型修正
(word完整版)AMOS输出解读和分析
AMOS输出解读惠顿研究惠顿数据文件在各种结构方程模型中被当作经典案例，包括AMOS和LISREL。
本文以惠顿的社会疏离感追踪研究为例详细解释AMOS的输出结果。
AMOS同样能处理与时间有关的自相关回归。
惠顿研究涉及三个潜变量，每个潜变量由两个观测变量确定。
67疏离感由67无力感（在1967年无力感量表上的得分）和67无价值感（在1967年无价值感量表上的得分）确定。
71疏离感的处理方式相同，使用1971年对应的两个量表的得分.第三个潜变量，SES（社会经济地位）是由教育（上学年数）和SEI （邓肯的社会经济指数)确定。
解读步骤1.导入数据。
AMOS在文件ex06-a。
amw中提供惠顿数据文件.使用File/Open，选择这个文件.在图形模式中，文件显示如下。
虽然这里是预定义模式，图形模式允许你给变量添加椭圆，方形，箭头等元素建立新模型2.模型识别.潜变量的方差和与它关联的回归系数取决于变量的测量单位，但刚开始谁知道呢。
比如说要估计误差的回归系数同时也估计误差的方差,就好像说“我买了10块钱的黄瓜，然后你就推测有几根黄瓜，每根黄瓜多少钱”，这是不可能实现的，因为没有足够的信息.如何告诉你“我买了10块钱的黄瓜，有5根”，你便可以推出每根黄瓜2块钱.对潜变量,必须给它们指定一个数值,要么是与潜变量有关的回归系数,要么是它的方差。
对误差项的处理也是一样。
一旦做完这些处理，其它系数在模型中就可以被估计。
在这里我们把与误差项关联的路径设为1,再从潜变量指向观测变量的路径中选一条把它设为1。
这样就给每个潜变量设置了测量尺度,如果没有这个测量尺度，模型是不确定的。
有了这些约束，模型就可以识别了。
注释：设置的数值可以是1，也可以是其它数，这些数对回归系数没有影响，但对误差有影响，在标准化的情况下，误差项的路径系数平方等于它的测量方差。
3.解释模型。
模型设置完毕后，在图形模式中点击工具栏中计算估计按钮运行分析。
易丹辉结构方程模型应用案例说明书
易丹辉结构方程模型应用案例说明书易丹辉F3166《结构方程模型》应用案例120090509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2.1、顾客满意模型中各因素的具体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，以及小围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体畴，见表7-2。
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”。
表7-2 模型变量对应表4正向的，采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”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。
(七)顾客忠诚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、重复购买的意向。
结构方程模型amos的操作与应用
结构方程模型(AMOS)的操作与应用引言结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种统计分析方法，用于研究变量之间的因果关系。
AMOS是一个常用的SEM分析软件包，能够进行参数估计、模型拟合优度检验和模型比较等。
在本文中，我们将详细讨论AMOS的操作和应用，旨在帮助读者了解如何使用AMOS进行结构方程建模。
AMOS的基本操作安装和启动AMOS软件1.从官方网站下载AMOS软件安装文件，并按照提示安装。
2.启动AMOS软件。
数据准备1.将需要分析的数据整理为适合AMOS的格式，通常是CSV或SPSS格式。
2.导入数据到AMOS软件中。
构建模型1.选择适当的测量模型和结构模型形式。
2.在AMOS中使用拖放功能构建模型结构，包括添加变量、指定因子和路径等。
参数估计与模型拟合优度检验1.运行模型估计，AMOS将根据输入数据对模型参数进行估计。
2.根据估计的参数值和数据拟合情况，进行模型拟合优度检验。
常用的指标有卡方检验、根均方误差（RMSEA）和比较度指数（CFI）等。
模型修正与改进1.根据模型拟合指标的结果，如果模型拟合不佳，需要进行模型修正和改进。
2.在AMOS中，可以通过添加或删除路径、改变指定因子等方式来改善模型拟合。
结果分析与解释1.根据模型估计结果，进行结果分析和解释。
2.可以通过检查路径系数、因子载荷等参数来判断变量之间的关系强度和方向。
AMOS的高级应用多组比较1.在分析中，可能需要比较不同组别（如男性与女性）之间的结构模型是否等价。
2.在AMOS中，可以使用多组比较功能，通过比较不同组别的结构模型参数估计值和拟合指标来判断模型等价性。
中介效应分析1.中介效应分析用于探究一个因变量和一个自变量之间的关系是否通过中介变量而产生。
2.在AMOS中，可以使用路径分析方法进行中介效应分析，并通过拟合指标和参数估计值来判断中介效应的存在与大小。
多样本分析1.在某些情况下，需要对来自不同样本的数据进行比较和分析。
结构方程amos流程
结构方程amos流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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1. 准备数据。
AMOS结构方程模型修正经典案例
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)。
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。
三、关于顾客满意调查数据的收集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，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。
结构方程模型与AMOS使用_图文
不受量纲影响
（3）非加权最小二乘法
不要求可测变量总体服从正态分布。 试图使∑中的每个元素与S中对应的元素
差距最小。
受量纲影响 不能对参数进行假设检验
3. 计算标准化回归系数
将观察变量标准化 用观察变量的相关系数矩阵 用公式
消除了量纲的影响，可以用来比 较自变量对因变量的相对重要性。绝 对值越大，对因变量的贡献越大。
1
11
y1
31
x1
31
21
y3
3
21
y2
32
2
SPSS数据文件（1）
SPSS数据文件（2） 该内容的计算不用“mean”
非标准结构回归系数与方差
图15-3 父母的社会经济地位对孩子今后大学学习成绩的影响
图15-3 父母的社会经济地位对孩子今后大学学习成绩的影 响
（标准结构回归系数与确定系数R2）
c≥p：可鉴别模型的必要条件 c< p：模型一定不可鉴别
本例c=4(4+1)/2=10; p=10; c=p
自由度 df = c - p
本例df = c – p＝10-10＝0 当自由度为负数，模型一定不可鉴别。 自由度大于或等于0，模型有可能被鉴别
，也有可能不被鉴别。
六、非递归式模型 Nonrecursive Model
estimation）
广义最小二乘法（generalized least-
squares estimation）
非加权最小二乘法（unweighted least-
squares estimation ）
（1）最大似然估计法
要求可测变量为连续变量且服从多元正态
结构方程模型amos的操作与应用
结构方程模型amos的操作与应用一、结构方程模型（SEM）简介结构方程模型（SEM）是一种统计分析方法，用于测试和验证复杂的理论模型。
它可以通过测量多个变量之间的相互关系来探究因果关系和预测未知变量的值。
SEM可以在一个统一的框架内，同时考虑观察数据和潜在变量之间的关系，从而提供了一种更全面、更准确的数据分析方法。
二、AMOS软件简介AMOS（Analysis of Moment Structures）是一种结构方程建模软件，由SPSS公司开发。
它提供了一个用户友好的界面，使用户能够轻松地进行结构方程建模分析。
三、AMOS操作步骤1. 数据输入首先，在AMOS中加载数据文件。
可以使用Excel文件或SPSS数据文件格式。
确保所有变量都被正确地标记为观察变量或潜在变量。
2. 模型构建在AMOS中，用户可以使用图形界面来创建结构方程模型。
用户可以通过拖拽和连接图标来指定每个变量之间的关系，并添加测量误差项以考虑测量误差对结果的影响。
3. 参数估计在模型构建完成后，在AMOS中运行参数估计程序，该程序将为每个路径估计参数值。
AMOS使用最大似然估计（MLE）方法来确定模型参数。
4. 模型拟合度检验AMOS提供了多种统计指标来评估模型的拟合度，包括χ²检验、自由度、比率指数（CFI）、增量拟合指数（IFI）和标准化均方根误差（SRMR）。
这些指标可以帮助用户判断模型是否适合数据。
5. 结果解释在AMOS中，用户可以查看每个路径的参数估计值、标准误差和置信区间。
此外，用户还可以查看每个变量的测量误差项和潜在变量的因子载荷。
这些结果可以帮助用户解释模型。
四、应用案例以下是一个应用案例，展示如何使用AMOS进行结构方程建模分析。
研究问题：探究消费者对某品牌电子产品购买意愿的影响因素。
1. 数据收集收集了200名消费者对该品牌电子产品购买意愿的问卷调查数据，并将其录入Excel文件中。
2. 变量选择从问卷调查中选取了四个变量作为观察变量：价格敏感度、品牌忠诚度、产品特性满意度和购买意愿。
结构方程模型估计案例
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7-2。
表7-2 模型变量对应表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”。
4正向的，采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”三、关于顾客满意调查数据的收集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。
结构方程模型估计案例
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7-2。
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”。
表7-2 模型变量对应表4正向的，采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”三、关于顾客满意调查数据的收集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。
链式中介结构方程模型amos详细步骤
链式中介结构方程模型amos详细步骤
链式中介结构方程模型(AMOS)是一种用于研究复杂关系的统计分析方法。
在这篇文档中，我们将详细介绍如何使用AMOS来建立链式中介结构方程模型。
第一步：定义研究问题和研究假设。
在建立链式中介结构方程模型之前，首先需要明确研究问题和研究假设。
例如，我们想要研究A 对B的影响是否通过中介变量C来实现。
第二步：收集数据并进行数据清洗。
在建立模型之前，需要先收集相关数据并进行数据清洗，包括缺失值处理、异常值处理等。
确保数据的准确性和完整性。
第三步：构建初始模型。
根据研究问题和假设，使用AMOS软件建立初始的链式中介结构方程模型。
确定各变量之间的路径关系和中介效应。
第四步：模型拟合和修正。
通过模型拟合指标（如卡方值、拟合度指数等）来评估模型的拟合程度，进行必要的修正和优化，使模型更符合实际数据。
第五步：评估模型。
使用路径分析等方法来评估模型的结构关系和中介效应的显著性。
检验模型的解释力和预测力，确认模型的可靠性和有效性。
第六步：解释结果和撰写报告。
根据模型分析结果，解释各个路径的影响关系和中介效应的作用机制，撰写完整的研究报告，为研究问题提供科学依据和结论。
通过以上步骤，我们可以建立完整的链式中介结构方程模型，并对研究问题进行深入分析，为实际问题的解决提供有效的支持。
希望本文对您的研究工作有所帮助。
手把手教AMOS结构方程模型
如果能登陆视窗 NT 终端服务器运行 AMOS，但有怎样使用 AMOS 或解释输出的问题，请 预约统计和数学服务部，打 ITS 客服电话 512-475-9400 或发送 e-mail 到 stats@。 重要提示: 两个服务部只是在德克萨斯大学的教师，学生和职员 使用。有关指导服务的更多信息及常见问题和回答 EFA, CFA/SEM, AMOS, 其它题目见我 们的网站 /its/rc/services 。
• 第六部分:摘要：结论的实质性解释
1
第一部分:介绍
关于文档
SEM=Structural Equation Modeling Amos=Analysis of Moment Structures
本课程使用 AMOS（距结构分析）软件对结构方程进行简单的介绍和概述。结构方程模型 (SEM) 包括多种统计技术，如路径分析，验证性因子分析，带潜变量的因果关系模型，甚 至方差分析和多重线性回归。 课程介绍 SEM 的逻辑，SEM 的假设和输入需求，怎样使用 AMOS 执行 SEM 分析。
到课程结束，能够使用 AMOS 拟合 SEM。也能给出 SEM 适合研究问题的评价和 SEM 方 法基本假设的概述。 You must do it
应该已经知道使用 SAS，SPSS 或类似统计软件怎样产生多重线性回归分析。也应该理解 怎样解释多重线性回归分析的输出。最后，应该理解基本微软视窗导航操作：打开文件和文 件夹，保存文件，重新调用先前保存过的文件，等等。
3. 从 AMOS development website 网站下载免费 AMOS 学生版到个人计算机上。 如果模型比较小，免费演示版能充分满足需求。对大型模型，需要购买 AMOS 软件 或通过校园网络访问 ITS 共享的软件副本。特别是如果决定利用服务器访问其它程 序软件（例如，SAS，SPSS，HLM，Mplus 等等），后一项选择最有效。
结构方程模型之AMOS操作与应用
WOM
1 1
e12
1 e11
1 e10
LOY1 LOY2 LOY3
1 e9
1 LOY4
8
SAT
LOY 1 e13
干扰变量
e16 1
relationship duration
e15 1
direct revenue
3、数据导入
➢ 导入数据文件，可以为SAV、TXT、 XLS等格式； ➢ 选入观察变量；〔模型中变量名称无须设置，自动从SAV选入；
(Bollen, 1989) 5. 问卷最好引用知名学者，有理论依据； 6. 理论模型要有充分的理论根底； 7. 模型主要构面〔即潜在变量〕最好维持在5个以内，尽量不要超過7個
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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7-2。
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”。
表7-2 模型变量对应表潜变量内涵可测变量(一)超市形象根据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)(二)质量期望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。
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)(三)质量感知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。
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)(四)感知价值根据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。
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)(五)顾客满意顾客满意一般可以从三个方面衡量，一是可以从整体上来感觉；二是可以与消费前的期望进行比较，寻找两者的差距；三是可以与理想状态下的感觉比较，寻找两者的差距。
因此，可以通过以下几个指标衡量。
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)(六)顾客抱怨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，当顾客不满意时，他们往往会选择抱怨。
对于抱怨的观测，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4(a21)4正向的，采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”传，形成群众对于该超市的口碑。
(七)顾客忠诚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、重复购买的意向。
同时还有学者指出顾客忠诚可以从顾客对涨价的容忍性、重复购买性两方面衡量。
综合上述因素，拟从以下几个方面衡量顾客忠诚。
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)三、关于顾客满意调查数据的收集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 123456789 102 您认为与其它校内超市相比，某超市的形象如何 1 23456789 103 您认为与其它校内超市相比，某超市品牌知名度如何 1 2 3456789 10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 StatisticsCronbach's Alpha N of Items.892 24另外，对问卷中每个潜变量的信度分别检验结果如表7-4所示5。
从表7-4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5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。
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30.7382．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。
逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。
准则效度又称效标效度、实证效度、统计效度、预测效度或标准关联效度，是指用不同的几种测量方式或不同的指标对同一变量进行测量，并将其中的一种方式作为准则（效标），用其他的方式或指标与这个准则作比较，如果其他方式或指标也有效，那么这个测量即具备效标效度。
例如，X 是一个变量，我们使用1X 、2X 两种工具进行测量。
如果使用1X 作为准则，并且1X 和2X 高度相关，我们就说2X 也是具有很高的效度。
当然，使用这种方法的关键在于作为准则的测量方式或指标一定要是有效的，否则越比越差。
现实中，我们评价效标效度的方法是相关分析或差异显著性检验，但是在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，也使这种方法的应用受到一定限制。
结构效度也称构想效度、建构效度或理论效度，是指测量工具反映概念和命题的内部结构的程度，也就是说如果问卷调查结果能够测量其理论特征，使调查结果与理论预期一致，就认为数据是具有结构效度的。