AMOS应用：超市顾客满意度模型构建与分析

本资源文档主要围绕AMOS（Analysis of Moment Structures）软件的应用案例展开，详细介绍了结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的实践过程。首先，文章以美国顾客满意度指数模型（American Customer Satisfaction Index, ASCI）为基础，构建了一个新的模型，探讨了模型构建、运算、修正和解释的步骤。模型中涉及七个潜变量，如超市形象、质量期望等，这些潜变量通过结构路径相互关联，并通过设计问卷调查获取实际数据，如使用Amos 7进行数据分析。 模型构建的关键在于理解理论框架，将理论概念转化为可操作的测量工具。作者设计了问卷来收集数据，针对某大学校园内的学生群体，确保样本的多样性和代表性。调查问卷包含了7个潜变量因子、24个可测指标和人口变量，采用Likert量表进行量度，如对超市形象的评估。 在数据处理阶段，文档提到了缺失值的处理方法，采用表列删除法，即只要记录中有一个缺失值就删除整个记录，以保证数据的完整性。经过这一过程，最终分析的数据集包含401条有效记录。 整个案例不仅展示了如何在AMOS软件中操作模型，还提供了实证研究中的具体步骤和方法，对于希望学习和应用结构方程模型进行顾客满意度或类似领域研究的人来说，具有很高的实用价值。读者可以参考此案例来理解模型设定、数据收集和分析的全过程，以及如何在实际工作中应对数据问题，从而提升自己的统计建模能力。