AMOS步步教程(超详细)

1、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

2、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7-1o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（EugeneWAnderson&ClaesFornell，20XX;殷荣伍，20XX）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 Amos7Amos7 中完成的。3见 spsssp

3、ss 数据文件“处理后的数据.sav.sav ”。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超市形象超市质量期望顾客抱怨质量感知感知价值顾客满意顾客忠诚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表7-2模型变量对应表潜变量内涵可测变量(一)超根据MARTENS在固定某超市总体形象的评价(a1)市电话、移动电话、超市等行与其它超市相比的形象(a2)形 业中的调查研究，企业形象象 是影响总体满意水平的第一要素，这里将超市形象

4、要 素列质量期望是指顾客在使用水平 顾客的质量期望会影某超市产品前对其的期望(二)响顾客价值，而且质量期望 质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。购物前，对某超市整体服务的期望质量感知和质量期望相对 质(三)应，质量期望考虑的是在购量买商品前的期望，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为影响因素，可以从以 下几个方面进行观测。与其它超市相比的品牌知名度(a3)(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

5、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(all)购物后，认为某超市员工服务态度购物后，认为某超市结账速度达到的水平（a13）根据ANDERSON FOMELL(EUGENEW.AND :ERSON&CLAESF（四）感OMELL您认为某超市商品的价格如何（a14）知20XX对美国顾客满意指数模型与其他超市相比，您认为某超市商价的进一步研究，认为对于顾客价值品的价格如何（a

6、15）值部分可以从性 价比来衡量。顾客满意般可以从二个 方面衡量，对某超市的总体满意程度（a16）（五）顾一是可以从整体 上来感觉；二是和您消费前的期望比，您对某超市客可以与消费 前的期望进行比较，寻的满意程度（a17）满找两 者的差距；三是可以与理想 状和您心目中的超市比，您对某超市意态下的感觉比较，寻找两 者的差距。的满意程度（a18）因此，可以通过 以下几个指标衡量。（六）顾:FORNE和WERNERFELT您对某超市投诉的频率（包括给超客（1988）的研究成果，认市写投诉信和直接向超巾人员反抱为顾客满意的增加会减少映）（a19）怨顾客的抱怨，同时会增加顾 客的忠 诚，当顾客不满意 时，

7、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，顾客会亘传，形成群众对于该 超市的口碑。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）顾客忠诚主要可以从三个方面体我会经常去某超市（a22）（七）顾现：顾客推存意向、转换产品的意我会推存同学和朋友去某超市（a23）如果发客向、重复购买 的意向。同时还有学现某超市的产品或服务有问题后，能以谅解忠者指出 顾客忠诚可以从顾客对了张的心态主动向超市 反馈，求得解决，并且以诚价的容忍性、重复购买

8、性两 方面衡后还会来量。综合上述因素，拟从以下几个超市购物（a24）方面衡量顾客忠诚。4正向的，采用 LikertIOLikertIO 级量度从“非常低”到“非常高”重点实用参考文档资料三、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，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LikertIO级量度，如对超市形象的测量:、超市形象1代表“非常差劲”，10代表“非常好”1您

9、对某超市总体形象的评价123456789102您认为与其它校内超市相比，某超市的形象如何123456789103您认为与其它校内超市相比，某超市品牌知名度如何12345678910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

10、）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按照性别和被测量数据的信度。折半信度（split-halfreliability）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s.-?*aM图7-1信度分析的选择匸R?et C4 nc#l图7-2信度分析变量及方法的选择表7-3信度分析结果Reliabilitystatistics上的，头际数据、一疋满足这疋，因此信度往往被低估。cronbac1951

11、年提出了一种新的方法(C128115&QD中任一条目结JL甲.克服了折半信度的缺点Linear曲生tataKhlwis本章米用Peqftttplcri| V/1 I kvCLi V/l 1 O/_ 1 p/l 1CL4丿1、人入/二M、T1/ J1 | 1A苗?71sQ|11D|A119G.D:7.007 W3.002QDb.QO匕较；对对量表内部一致性估计更为慎重，因此D.OOSPSS16.0研究数据的内部一致性。?a.OO9(EBOOgJ4m応“菜单中选择S待分析的2 4个题目11在An alyze600?0Dcale下的的 * *ReliabilityAnalysis4个题目选中

12、，然后点击(如图7-1)，将数据方框分析八n2tens:. .右边的J方框中，使用Alpha11舉也t灌”軌，得到图7-2,呵得到如増7諜的结果，显示CrbachjFAO幾系数为0.892，嘶删苛应，號扌抿亞踐谜市兰结乩.涉.啊弓t妇土萱竺申二使用数据具有较好的信度。192H71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rijjd.1中在左边方框中3DD40C4个题目进7 0DGUI3 QD3 Q D然后点击ok:廿3UD说明案例EO所DB.QOB0DO 10D2.00?QD1D.OOjnnRMRMI ICron bachsAlphaNofItems.89224另外

13、，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7-45操作过程同前，不同的是在图7-147-14 中选入右边方框 itemsitems 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a1a2a2 和 a3a3 题目选入到右边方框 itemsitems 中即可。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( (contentvalidity) )、效 标效度( (criterionvalidity) )和结 构效度( (con structvalidity) )三个主要类型。可以看到，除顾客抱怨量表Cro

14、nbaca sAlpha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Cron bach sAlpha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。对内容效度常米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冋的指

15、标对冋一变量进行测量，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，xi、X X2两种工具进行测量。如果使用X X1作为准则，并且X X1和X X2高度相关，我们就 说X X2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Cron bach sAlpha超市形象30.858质量期望50.889质量感知50.862感知价格20.929顾客满意30.948顾客抱怨30.255顾客忠诚30.738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

16、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，使调查那么这个测量即具备效标效度。例如，X X是一个变量，我们使用结果与理论预期一致，就认为数据是具有结构效度的。它一般是通过测量结果与理论假设相比较来检验的。确定结构效度的基本步骤是，首先从某一理论出发，提出关于特质的假设，然后设计和编制测量并进行施测，最后对测量的结果采用相关分析或因子分析等方法进行分析，验证其与理论假设的相符程度。在实际操作

17、的过程中，前面两种效度（内容效度和准则效度）往往要求专家定性研究或具有公认的效标测量，因而难以实现的，而结构效度便于可以采用多种方法来实现：第一种方法是通过模型系数评价结构效度。如果模型假设的潜变量之间的关系以及潜变量与可测变量之间的关系合理，非标准化系数应当具有显著的统计意义。特别地，通过标准化系数6可以比较不同指标间的效度。 从表7-17可以看出 在99%勺置信度下所有非标准化系数具有统 计显著性，这说明修正模型的整体 结构效度较好。第二种方法是通过相关系数评价结构效度。如果在理论模型中潜变量之间存 在相关关系， 可以通过潜变量的相关系数来评价结构效度：显著的相关系数说明 理论模型假设成立

18、，具有较 好的结构效度。第三种方法是先构建理论模型，通过验证性因子分析的模型拟合情况来对量 表的结构效度 进行考评。因此数据的效度检验就转化为结构方程模型评价中的模 型拟合指数评价。对于本案 例，从表7-16可知理论模型与数据拟合较好，结构 效度较好。6关于标准化系数的解释见本章第五节图7-3初始模型结构PEBLayourt F ormaf-r | CeilErIT| TypisTac-ezr | Pen W i dMiTopAmos基本界面与工具L 曰工t i i: :打开XmoOhic八-,初始界面如图7-4o其中第一部分是建模区域是竖版格式。如果要建立 的模型在横向上占用较大空间，只需选择C View菜单中横板格式。S3图费-2!中的第二部分是工具栏，具 用于模型的设定、运算与修正。相关工具白体功能参见书后附录二吸电R叹出醱o图7-5建模区域的版式调整g j i4的InterfacePropertieAAAA下的La