AMOS在结构方程模型中的应用：超市顾客满意度案例

"AMOS应用案例，通过一个研究实例展示了如何使用AMOS软件进行结构方程模型（SEM）的构建、运算、修正和解释。案例基于美国顾客满意度指数模型(ASCI)，添加了超市形象这一潜变量，涉及超市形象、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多个因素之间的关系。" AMOS是一款强大的统计分析软件，尤其适用于结构方程建模。在AMOS中，分析过程通常分为四个步骤：模型构建、模型运算、模型修正和模型解释。 1. **模型构建**：在AMOS中，模型构建基于理论基础，如本案例中，研究者在ASCI模型基础上增加了超市形象这一因素。模型构建包括定义潜变量（如超市形象、质量期望等）和可测变量（这些是用于测量潜变量的具体观测指标），并设定潜变量间的路径关系，如超市形象对质量期望的影响。 2. **模型运算**：在模型构建完成后，AMOS会根据收集到的数据运行模型，计算各个参数估计，如路径系数和因子载荷。在这个案例中，数据来源于对某超市顾客的满意度调查问卷。 3. **模型修正**：模型运算后，AMOS会提供拟合度指标来评估模型是否适合数据。如果拟合度不佳，需要进行模型修正，可能包括删除、添加或调整路径，或者改变变量的测量模型。在这个例子中，研究者可能根据模型的χ²值、RMSEA、CFI等指标进行修正。 4. **模型解释**：最后，根据运算和修正后的模型，研究者解释路径关系的含义，以及它们如何影响结果变量，如顾客忠诚。表7-2详细列出了模型中各个变量的观测范畴，帮助理解和解释模型。 在AMOS中，结构路径图清晰地展示了模型的结构，而基本路径假设则描述了不同变量间的因果关系。例如，超市形象被认为影响质量期望，进一步影响质量感知，最终影响顾客满意度和忠诚度。 这个案例不仅提供了AMOS的使用教程，还展示了如何将理论模型应用于实际问题，通过数据分析验证假设，为企业决策提供依据。学习AMOS的使用者可以通过此案例了解SEM的完整流程，加深对结构方程模型的理解。