SEM模型

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1、基本模型介紹：感知質(zhì)量(PQ)品牌形象(IM)滿意度CCSI感知價值(PV)IM1IM2PV2PV1CCSI2CCSI1PQ1PQ2忠誠度(LY)LY2LY1ζ3ζ1ζ2ζ4ζ3PQ2顧客滿意度SEM模型上圖中，品牌形象、感知質(zhì)量、感知價值、滿意度和忠誠度是結(jié)構(gòu)變量（ConstructVariables），也稱作潛變量（LatentVariables），Xn是相應(yīng)結(jié)構(gòu)變量的觀測變量（ManifestVariables），其中n的個數(shù)不限，但要滿足SEM的Identification原則。此模型中，結(jié)構(gòu)

2、變量是無法直接觀察的變量，而觀測變量是可以通過訪談或其他方式調(diào)查得到的，每個觀測變量都是相應(yīng)結(jié)構(gòu)變量的指標(biāo)（Indicator），結(jié)構(gòu)變量和相應(yīng)指標(biāo)之間的關(guān)系可分為兩類：反映型（Reflective）和構(gòu)成型（Formative），通常情況下，借助SEM的研究都盡量選擇反映型指標(biāo)。結(jié)構(gòu)變量之間的箭頭表示所連接結(jié)構(gòu)變量之間的因果關(guān)系，圖中的ζn和δn是結(jié)構(gòu)變量或觀測變量在此模型中無法解釋的方差（即受模型外因素影響的部分），例如此模型中的忠誠度，不但受滿意度變量的影響，它還受到用戶個人性格、家庭等多方面的

3、影響，而這些影響因素并不在此模型的研究內(nèi)容之內(nèi)。由于SEM模型中的因果關(guān)系復(fù)雜，采用矩陣的形式描述。用于描述測量模型（指標(biāo)變量）的等式為：其中，PQ是感知質(zhì)量，IM是品牌形象，LY是用戶忠誠度，是一個n行（指標(biāo)個數(shù)）6列（結(jié)構(gòu)變量個數(shù)）的系數(shù)矩陣。用于描述結(jié)構(gòu)變量之間的因果關(guān)系的結(jié)構(gòu)化等式的矩陣形式為：其中，γnm是第m個結(jié)構(gòu)變量對第n個結(jié)構(gòu)變量的作用，不存在此因果關(guān)系的為0。模型求解是一個循環(huán)過程，即根據(jù)觀測變量的樣本數(shù)據(jù)，設(shè)定參數(shù)初始值，逐次循環(huán)迭代，逐漸逼近以上等式中的各個系數(shù)的估計值。SEM求

4、解通常采用最大似然算法（MaximumLikelihoodApproach），但是在滿意度模型中，更常采用偏最小二乘法（PartialLeastSquares）以計算模型中各路徑系數(shù)以及結(jié)構(gòu)變量的估計值和信度區(qū)間，主要原因是PLS算法在對樣本（數(shù)據(jù)）的要求和在預(yù)測能力兩個方面優(yōu)于最大似然算法。目前有很多學(xué)者自主開發(fā)的PLS軟件用于求解SEM模型，例如：WynnieChin教授開發(fā)的PLS-Graph在國外科研工作中被很多學(xué)者采納。在我們的模型求解中將用PLS-GUI進(jìn)行求解?；舅悸放c內(nèi)容1．對反映指

5、標(biāo)的選?。ň唧w見調(diào)查表）選取對所辦業(yè)務(wù)的滿意度，安全性，是否滿足客戶需求作為感知質(zhì)量（PQ）的反映指標(biāo)，選取對武漢市商行的總體印象，武漢市商行的經(jīng)營特色做為品牌形象（IM）的反映指標(biāo)；選取在特定費用下對業(yè)務(wù)滿意程度，在特定服務(wù)下對所收取費用的接受程度作為感知價值（PV）的反映指標(biāo)；選取對武行市商業(yè)銀行整體滿意度，對所提供服務(wù)水平與自己想象中相比較作為滿意度（CCSI）的反映指標(biāo)；選取客戶近期有無新開業(yè)務(wù)等打算，是否會到別的銀行辦理業(yè)務(wù)而取消在武商行所辦業(yè)務(wù)做為反映客戶忠誠度（LY）的指標(biāo)。2．對每一個

6、反映指標(biāo)進(jìn)行量化（具體數(shù)據(jù)見調(diào)查表）我們將每個指標(biāo)的取值進(jìn)行了量化，按照完全有利于對商行的滿意度評價（100分）到完全不利于對商行的滿意度評價（-100分）分為5等，具體取值見調(diào)查表。3．?dāng)?shù)據(jù)的收集我們初步?jīng)Q定將在武昌，漢口，漢陽分別發(fā)放100份共計300份問卷，具體地點待定。4．?dāng)?shù)據(jù)處理①首先我們將收回的樣本求得滿意度在95%的置信區(qū)間長度，以確定樣本的可靠程度（一般認(rèn)為置信區(qū)間長度在4以內(nèi)比較正常）。②對指標(biāo)變量的處理：我們將每個指標(biāo)在總體中的取值進(jìn)行無點估計，即求其無偏估計量，(其中為第i個反映

7、指標(biāo)在樣本區(qū)間的均值，為第i個反映指標(biāo)在樣本區(qū)間的第i個樣本值)③建立方程函數(shù)建立測量模型矩陣………………………..(1)其中，PQ是感知質(zhì)量，IM是品牌形象，PV為感知價值，CCIS為客戶滿意度，LY是用戶忠誠度，是一個11行（指標(biāo)個數(shù)）5列（結(jié)構(gòu)變量個數(shù)）的系數(shù)矩陣。建立描述結(jié)構(gòu)變量之間的因果關(guān)系的結(jié)構(gòu)化等式的矩陣…………………………..(2)其中，γnm是第m個結(jié)構(gòu)變量對第n個結(jié)構(gòu)變量的作用，不存在此因果關(guān)系的為0。④模型求解及數(shù)據(jù)處理分析我們將借助專業(yè)的偏最小二乘法（pls）軟件PLS-gui

8、進(jìn)行最終計算最終結(jié)果展示案例香煙品牌品牌形象感知質(zhì)量感知價值滿意度忠誠度樣本量置信區(qū)間南京76.8477.3873.4976.7070.102541.59PLS—GUI還將提供潛在變量的最終取值，以及各個潛在變量的相關(guān)系數(shù)以及與觀測變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，我們將根據(jù)具體取值進(jìn)行實證性分析。根據(jù)預(yù)先設(shè)置參數(shù)情況，PLS-GUI還將提供一個信息報告，可以包含信度區(qū)間、樣本數(shù)據(jù)分布統(tǒng)計、變量間相關(guān)系數(shù)矩陣、顯著度檢驗、P_Value、Jackknife、Boots