理论新探结构方程模型及其在顾客满意度研究中的应用廖颖林!上海财经大学统计学系#上海!""SNN"摘要%本文分N个部分%首先#简要地介绍了结构方程模型&其次#以瑞典和美国的顾客满意度指数为例#介绍了结构方程模型在顾客满意度中的应用&最后#讨论了运用结构方程模型研究顾客满意度需要注意的问题$关键词%结构方程模型&顾客满意度中图分类号%=!!S5"文献标识码%T文章编号%D""!KUSVW!!X"#""$K""!SK"N分别为内生变量和外生变量的通径系数矩阵&$为残差向量#表示结构方程未能解释的部分$测量模型E13*:(’3>30&1/23+F的方程!反映型"为%我国对顾客满意度的研究起步较晚#但是随着质量观的转变#如何提高顾客满意度水平已受到越来越多的关注$为了提高顾客满意度水平#首要解决的问题是量化顾客满意程度$传统的量化方法只是简单地统计各种满意程度的用户占所有用户的比重#这种方法虽然简单且易于理解#但是精度不够#也没有办法进行检验#无法满足目前的要求$顾客满意度作为一个经济心理学的概念#较难直接衡量#一般需要通过其他外在变量间接进行测量#而结构方程模型!%&’()&(’*+GA%G!C&G;A%;#C&;%G’%;是载荷矩阵&&G’&;为残差向量$45!结构方程模型的构建步骤结构方程模型的建模一般包括以下几个步骤%!!"其中%G’;分别表示内生变量和外生变量的显变量向量&,-(*&./01/23+#%,1"为这类问题的定量化提供了很好的工具$!4"模型构想$建立结构方程模型#包括明确各个隐变量的显变量及其作用方向#明确隐变量与隐变量之间的关系等$通常#首先使用路径图!H*&IJ.*<’*>"明确变量之间的因果关系#然后再构建相应的线性方程$!!"模型识别$利用识别法则判断模型是否可以识别#如果模型不能识别#就无法得到参数的唯一估计值$结构方程模型常用的识别法则有&K’法则两步法则和1L1LM法则等$!N"模型估计$估计结构方程模型有多种方法#较常用的有极大似然估计O1*;.>(>6.P3+.I//2#16Q和偏最小二乘法!H*’&.*+63*:&%-(*’3#H6%"$’’这两种方法在前提假定估计思想估计量性质等问题上具有不同的要求和特点#许多学者对此已进行了研究#本文不再详述#具体内容可参见M+*3:１!!结构方程模型介绍454结构方程模型的结构结构方程模型是用于讨论隐变量!6*&30&7*’.*8+3#67#结构变量"与显变量!1*0.93:&7*’.*8+3#17#观测变量"关系以及隐变量与隐变量关系的多元统计分析方法$结构方程模型的构成要素有两个%变量和变量的关系$按照变量的特点不同#结构方程模型中的变量分为隐变量和显变量$隐变量是不可直接观测的#只能通过观测显变量而间接度量#显变量是具体的可测变量$根据隐变量在模型中的地位#又可分为两类%外生变量!,;/<30/(:7*’.*8+3"和内生变量!,02/<30/(:7*’.*8+3"$就变量的关系而言#一个结构方程模型包括结构模型和测量模型$结构模型讨论了隐变量之间的因果关系&测量模型则度量了隐变量与其显变量的关系$测量模型可分为构成型!=/’>*&.?31/23+"和反映型!@39+3)&.?31/23+"两类#通常使用反映型$因此#本文只讨论反映型测量模型$结构模型!%&’()&(’*+1/23+"的方程为%=/’03++和R*3:(0<MI*!D$$S"及梁燕!!""N"$!S"模型评价$考察模型是否能充分地对观测数据进行解释$评价模型是否是一个理想的模型相当复杂#整个过程需要进行多种检验%既需要对模型中的参数进行检验#又需要对测量方程和结构方程进行检验#还需要考虑整个模型的拟合程度$!#"模型修正$如果模型效果不理想#就需要对模型进行修正#在修正过程中#仍然需要以理论为指导#保证模型的合!AB!C"#C#!D"理性#而不能一味地追求统计拟合效果$如果完全跟着数据走#很有可能得到的是一个无法解释的模型$模型修正后#仍其中%!’#分别为内生变量向量和外生变量向量&B’"!"统计与决策!""#年$月!下"理论新探然需要对修正的模型进行检验#再根据检验结果判断是否还需要进一步调整模型$与瑞典模型相比#美国结构模型的主要变化是将质量感知从表现感知中提取出来#作为一个单独的潜变量#其具体的结构方程为%２!!结构方程模型在顾客满意度中的应用按照使用范围#顾客满意度的应用可分为%个层次%企业顾客满意度&行业!或地区"顾客满意度以及国家顾客满意度$下面以国家顾客满意度应用中最具代表性的瑞典和美国顾客满意度...