Amos使用教程：基于美国顾客满意度指数模型的案例分析

"Amos案例教程通过简单的案例介绍了如何使用Amos进行结构方程模型的构建、运算、修正和解释。教程中以一个基于美国顾客满意度指数模型(ASCI)的超市购物服务满意度研究为例，详细阐述了模型的各个环节。" 在结构方程模型(SEM)分析中，Amos是一个强大的工具，它允许用户直观地构建模型，并对数据进行统计分析。在这个案例教程中，我们首先看到模型构建的思路。模型通常基于现有的理论或研究，如ASCI模型，然后针对特定情境进行调整。在这个例子中，模型增加了超市形象这一潜变量，它影响着顾客的期望、感知价格和满意度。 潜变量和可测变量的设定是关键步骤。在这个模型中，有七个潜变量，分别是超市形象、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。这些潜变量被进一步细化为可测量的观测变量，例如超市形象由三个观测变量组成：总体形象、与其他超市相比的形象和品牌知名度。模型的路径图展示了这些变量之间的关系，比如质量期望影响质量感知，进而影响感知价格，最终影响顾客满意和忠诚度。 模型的构建完成后，会使用收集到的实际数据进行运算。这通常涉及数据预处理，如处理缺失值，然后在Amos中运行分析。模型的拟合度检查是评估模型是否符合数据的关键步骤。如果模型拟合不佳，就需要进行修正，可能包括删除、添加或调整路径权重，直到模型达到满意的拟合度。 模型解释阶段，会根据路径系数和统计显著性来解读变量间的关系强度和方向。例如，如果超市形象对顾客满意的影响系数显著且正值，那么可以推断超市形象的提升会提高顾客满意度。同样，如果顾客满意对顾客忠诚的影响系数也是显著的，那么提高顾客满意度有助于增强顾客忠诚度。 表7-2列出了模型中各潜变量的可测指标，这是为了确保每个概念都有具体的操作定义，以便于数据收集和分析。这些可测变量的选择通常是基于理论背景、已有研究和初步调查的结果。 通过这个Amos案例教程，学习者可以理解如何将理论模型转化为实际数据分析的过程，同时掌握Amos软件在结构方程模型分析中的应用技巧。这个教程对于那些希望在社会科学、市场研究或管理学等领域运用SEM方法的人来说，是非常有价值的参考资料。