Amos结构方程模型分析教程：超市顾客满意度研究

"amos-验证性因子分析步步教程.docx" 这篇文档是一个详细的教程，讲述了如何使用Amos软件进行验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）。Amos是IBM SPSS Statistics的一个附加模块，专门用于结构方程建模（Structural Equation Modeling, SEM），在社会科学、市场研究和教育等领域广泛应用。 验证性因子分析是一种统计方法，用于测试假设的因子结构，即理论模型中的变量如何聚集到共同的潜在因子（latent factors）上。在这个Amos教程中，作者以一个超市顾客满意度研究为例，展示了CFA的全过程，包括模型构建、模型运算、模型修正和模型解释。 首先，模型构建是基于美国顾客满意度指数模型（American Customer Satisfaction Index, ACSI）的改进版。这个新模型包含了超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨和顾客忠诚等七个潜变量。其中，超市形象、质量期望、质量感知和感知价值被视为前提变量，它们影响着顾客满意、顾客抱怨和顾客忠诚这三个结果变量。 接着，模型中具体定义了每个潜变量的可测指标，如超市形象可能涉及顾客对超市的整体服务期望和商品新鲜程度的期望；质量期望涉及商品的质量标准等。这些可测变量通过问卷调查收集，数据经过缺失值处理后用于分析。 在模型运算阶段，Amos将计算路径系数，即各变量之间的关系强度，以及模型的拟合度指数，如 goodness-of-fit 指标。如果模型的拟合度不佳，就需要进行模型修正，这可能包括删除、添加或调整变量间的路径，或者修改因子载荷（factor loadings）。 最后，模型解释是对统计结果的解读，包括理解路径系数的意义、评估模型的解释力，以及探讨模型对实践的指导意义。例如，如果超市形象对顾客满意有显著的正向影响，那么超市管理者可能需要加强品牌形象的塑造来提升顾客满意度。 这个教程提供了使用Amos进行验证性因子分析的实际操作指南，对于学习和应用结构方程建模的学者和研究人员具有很高的参考价值。通过这样的分析，研究者可以更深入地理解变量之间的关系，从而验证理论模型的有效性。