結構方程模型電信滿意度研究中的應用

1、結構方程程模型的的基本概概念及其其在電信信滿意度度研究中中的應用用 一、滿意意度指數(shù)數(shù)模型及及其主要要分析技技術比較較 近年年來滿意意度研究究受到越越來越多多企業(yè)的的重視，尤其在在電信行行業(yè)。一一方面隨隨著競爭爭的加劇劇，電信信行業(yè)的的競爭實實質上成成為服務務的競爭爭，信產產部加強強了對運運營商服服務質量量的監(jiān)控控。 220011年信產產部開始始對各運運營商的的服務質質量進行行測評，20002年又又電信用用戶申訴訴受理中中心；220033年頒布布電信信服務質質量監(jiān)督督抽查規(guī)規(guī)定；20004年的的中國國電信業(yè)業(yè)發(fā)展指指導中中，信產產部再次次強調“繼續(xù)加加大電信信服務質質量監(jiān)管管工作”。另一一方面

2、，隨著各各家運營營商的上上市、對對ISOO的引進進以及境境外運營營商的進進入，客客戶滿意意度亦成成為運營營商的工工作的重重點，各各運營商商紛紛開開始對客客戶滿意意度和忠忠誠度的的研究。 目前前國際上上滿意度度研究所所廣泛采采用的理理論模型型是費耐耐爾提出出的滿意意度指數(shù)數(shù)模型（ CSSI），該模型型的基本本框架如如下： 資料料來源：顧客客滿意度度測評 該模模型自 19992年問問世以來來，得到到了不斷斷發(fā)展和和修正，并在模模型中納納入了一一些新元元素，比比如，EECSII（歐洲洲滿意度度指數(shù)模模型）中中引入了了品牌形形象作為為影響總總體滿意意度的一一個變量量，而在在中國國顧客滿滿意度指指數(shù)指南

3、南一書書中同樣樣引入“品牌形形象”作為一一些行業(yè)業(yè)滿意度度測評的的變量。 自 CSII模型提提出以來來，偏最最小二乘乘回歸（PLSS，Paartiial Leaast Squuarees）就就被作為為對模型型中潛變變量（LLateent Varriabble）進行估估計最主主要的方方法。但但是偏最最小二乘乘回歸在在應用中中存在一一些先天天的不足足和缺陷陷，主要要是： 雖然它它能通過過觀測變變量對潛潛變量作作出很好好的預測測，但是是對于觀觀測變量量測量誤誤差的預預測則存存在偏誤誤； 當因子子在理論論上存在在相關時時，偏最最小二乘乘回歸不不能準確確的揭示示因子間間的這種種關系，而且因因子載荷荷也可

4、能能被過度度估計； 最小二二乘回歸歸模型中中，潛變變量的得得分是在在指標信信度估計計和潛變變量回歸歸方程的的決定系系數(shù)（）最大化化的基礎礎上獲得得的，這這種方法法會導致致部分參參數(shù)（誤誤差方程程）最小小化。 作為潛潛變量估估計的另另一種方方法：結結構方程程模型（ SEEM，SStruuctuurall Eqquattionn Moodellingg），由由K.JJoreekogg于19973年年提出，在過去去三十多多年里不不斷得到到發(fā)展，20世世紀900年代被被廣泛應應用于社社會科學學領域。與偏最最小二乘乘回歸相相比，結結構方程程不僅克克服了偏偏最小二二乘回歸歸的缺點點，同時時還具有有以下優(yōu)優(yōu)

5、勢： 1.結結構方程程模型能能夠對模模型中的的省略變變量，如如誤差協(xié)協(xié)方差，進行顯顯著性檢檢驗； 2.結結構方程程對于模模型的設設定具有有更大的的彈性； 3.結結構方程程模型能能夠同時時在多個個群體中中對同一一模型進進行估計計； 4.在在結構方方程模型型中，研研究人員員可以限限定參數(shù)數(shù)等于某某個特定定的值或或者作為為其他參參數(shù)的線線性 /非線性性函數(shù)； 5.結結構方程程模型中中可以包包含定序序（ OOrdiinall）甚至至分類變變量(CCateegorricaal)，而PLLS則假假定變量量為定距距變量； 6.結結構方程程模型可可以對缺缺失數(shù)據(jù)據(jù)進行最最大似然然估計，而 PPLS則則要求數(shù)數(shù)

6、據(jù)是完完整的數(shù)數(shù)據(jù)集，若數(shù)據(jù)據(jù)不完整整則需要要通過回回歸、均均值替代代、列表表狀態(tài)刪刪除等方方法對缺缺失值進進行處理理。 鑒于以以上一些些因素，近年來來結構方方程模型型逐漸取取代最小小二乘回回歸在滿滿意度研研究中得得到應用用。本文文將對結結構方程程模型的的基本概概念及步步驟進行行介紹，并通過過該方法法在移動動通信滿滿意度研研究中案案例對模模型使用用過程的的問題及及結果進進行解釋釋，權當當拋磚引引玉。 關于兩種種方法的的詳細比比較，讀讀者可以以參考歐洲滿滿意度指指數(shù)模型型的應用用：結構構方程和和最小二二乘回歸歸的比較較及其其他相關關論文。 出于于商業(yè)的的考慮，作者對對以上模模型所引引用之指指標做

7、了了處理。且本文文主旨在在于對結結構方程程模型做做方法論論意二結構構方程模模型的基基本概念念結構方方程模型型是通過過觀測變變量集合合的間的的協(xié)方差差結構和和相關結結構出發(fā)發(fā)，從定定量的角角度建立立模型來來研究變變量的間間因果關關系的一一種方法法，它包包含了回回歸分析析、因子子分析、路徑分分析和多多元方差差分析等等多元分分析技術術。要應應用結構構方程模模型，必必須先熟熟悉模型型的一些些基本概概念。 1、潛潛變量（Lattentt Vaariaablee）與觀觀測變量量（Obbserrvedd Vaariaablee） 在社會會科學中中，研究究者常常常會關注注一些不不能直接接測量的的理論結結構或者

8、者變量，比如社社會地位位、聲望望等，這這些比較較抽象的的現(xiàn)象或或者概念念，在結結構方程程模型中中被成為為潛變量量。在滿滿意度研研究中，諸如總總體滿意意度、忠忠誠度等等，常作作為潛變變量。由由于潛變變量不能能直接測測量，所所以研究究者需要要設計一一系列可可以反映映其特征征或屬性性的行為為變量進進行測量量，如為為了對于于客戶忠忠誠度，研究者者常通過過“是否繼繼續(xù)使用用”、“是否會會向別人人推薦”等行為為變量監(jiān)監(jiān)測客戶戶的忠誠誠度。這這些可以以直接進進行測量量的變量量“是否繼繼續(xù)使用用”、“是否會會向別人人推薦”等即是是觀測變變量。在在市場研研究中，收入，教育等等變量也也屬于觀觀測變量量的范疇疇。

9、2、內內生變量量（Enndoggenoous Varriabble）與外生生變量（Exoogennouss Vaariaablee） 在結構構方程模模型中，潛在變變量分為為外生潛潛變量和和內生潛潛在變量量，所謂謂外生潛潛變量，相當于于自變量量，它們們會引起起模型中中其他潛潛變量的的變化，而它們們的變化化是由模模型之外外的其他他因素決決定的，如測量量誤差即即屬于此此類變量量。通常常影響外外生變量量的因素素包括性性別、社社會經(jīng)濟濟狀況等等。內生生潛變量量相當于于因變量量它們常常常直接接或間接接受到外外生變量量或其他他變量解解釋影響響，也即即內生潛潛變量值值的變化化通常都都能被模模型解釋釋。總體體滿

10、意度度、忠誠誠度通常常都屬于于內生潛潛變量。此外，在結構構方程模模型中，觀測變變量均屬屬于內生生變量。 三、結結構方程程模型的的一般形形式 311數(shù)學模模型 結構方方程模型型由測量量模型和和結構模模型兩部部分構成成。 1）對對于潛在在變量之之間的關關系（如如：總體體滿意度度與忠誠誠度），即結構構模型部部分，其其矩陣表表達式如如下： =+內生生潛變量量 外生潛潛變量 內生生潛變量量的關系系 外生潛潛變量對對內生潛潛變量的的影響 模型型內未能能解釋部部份(即即模式內內所包含含的變量量及變量量間關系系所未能能解釋部部分) 以上的的介紹，故不對對滿意度度指標的的合理性性予以討討論。 2）對對于外生生變

11、量與與潛變量量間的關關系,即即測量模模式部分分: X= x +Y= y +X,YY是外生生及內生生變量。,是X，Y測量量上的誤誤差。 x 是X指指標與潛變量量的關系系。 y 是Y指指標與潛變量量的關系系。3.11 路徑徑圖 結構方方程模型型可以路路徑圖進進行展示示。通常常，在路路徑圖中中，圓或或者橢圓圓表示潛潛變量，矩陣表表示觀測測變量，單向箭箭頭表示示一個變變量對另另一個變變量的影影響，雙雙箭頭表表示變量量間的協(xié)協(xié)方差或或者相關關。因此此一個完完整路徑徑圖通常常需要展展示以下下四個方方面的內內容： 觀測變變量對潛潛變量的的回歸系系數(shù)； 潛變量量之間的的回歸系系數(shù)； 與觀測測變量相相關的測測量

12、誤差差； 潛變量量預測值值的殘差差。 下面以以本文將將采用的的案例來來展示結結構方程程模型的的路徑圖圖及其構構成： 圖 11中總體體滿意度度與廣告告宣傳、促銷等等變量構構成的模模型以及及忠誠度度與轉網(wǎng)網(wǎng)、推薦薦等四個個變量構構成模型型都屬于于測量模模型。而而總體滿滿意度與與忠誠度度構成的的模型則則屬于結結構模型型。 四、結結構方程程模型的的步驟 一般而而言，結結構方程程模型的的應用可可以包括括以下步步驟：（ 1）基礎理理論模型型的設定定；（22）構造造因果關關系路徑徑圖；（3）模模型的估估計與識識別；（4）模模型擬合合優(yōu)度評評價；（5）模模型修正正。下面面我們將將對這五五個步驟驟分別進進行說明

13、明。 4.1 設定基基礎理論論模型 由于于結構方方程模型型是一種種證實性性的建模模技術，在因果果模型中中變量之之間存在在的直接接或者間間接的關關系并不不是由模模型去發(fā)發(fā)掘的，模型（如圖 1）的的設定通通常都有有一定的的理論支支持，或或者有一一些已經(jīng)經(jīng)在過往往研究中中得到的的經(jīng)驗性性結論作作為基礎礎。因此此，在進進行模型型驗證之之前，研研究者必必須對于于變量之之間的關關系進行行設定。 在模模型設定定過程中中，研究究者必須須考慮模模型驗證證的可操操作性，在模型型中不應應存在過過多的變變量，因因為變量量的多寡寡會直接接影響軟軟件的運運算過程程，此外外，變量量過多亦亦會對變變量間關關系的識識別造成成難

14、度。筆者曾曾對多達達 488個的觀觀測變量量，111個潛在在變量的的模型進進行驗證證，致使使AMOOS運算算時間高高達200多分鐘鐘，結果果模型還還不可識識別。因因此在建建模前，需要對對于變量量及因素素（潛變變量）進進行仔細細的甄選選。 4.22 構造造因果關關系路徑徑圖 不必必贅言，將理論論模型轉轉化為路路徑圖即即可（如如圖 11），需需要注意意的是，在路徑徑圖完成成后，我我們需要要對于部部分觀測測變量與與潛變量量之間的的回歸路路徑系數(shù)數(shù)進行設設定，通通常我們們會設定定某個路路徑系數(shù)數(shù)值為“1”，其意意義相當當于假定定潛變量量與觀測測變量的的測量測測度一致致，即如如果觀測測變量為為定距變變量

15、，潛潛變量亦亦為定距距變量。 4.33 模型型的估計計與識別別 結構構方程模模型是在在觀測變變量的方方差協(xié)方方差矩陣陣或者相相關矩陣陣的基礎礎上對模模型進行行擬合的的，不過過 AMMOS軟軟件可以以接受單單個樣本本構成的的原始數(shù)數(shù)據(jù)，但但在擬合合過程中中仍需要要對原始始數(shù)據(jù)進進行轉換換。由于于結構方方程模型型的前提提假設是是數(shù)據(jù)符符合多元元正態(tài)分分布，且且變量間間的關系系是線性性的，因因此在模模型擬合合之前應應對數(shù)據(jù)據(jù)中奇異異值的進進行診斷斷。若需需要輸出出模型的的修正指指數(shù)，還還需要提提前對數(shù)數(shù)據(jù)中的的缺失值值進行處處理，否否則AMMOS不不能輸出出該結果果。 在結結構方程程模型的的使用過過

16、程中，我們需需要關注注的另一一個問題題就是模模型的識識別問題題（ MModeel IIdenntifficaatioon）,這也是是我們在在實際應應用中會會經(jīng)常碰碰到的問問題。當當模型不不可識別別時，AAMOSS軟件不不會給出出模型的的參數(shù)擬擬合值，但會在在輸出文文本中表表示哪些些變量是是不可識識別的（uniidenntiffiedd），一一般而言言，任何何參數(shù)不不可識別別也意味味著模型型不可識識別。因因此，廣廣義上講講，模型型識別的的核心在在于是否否模型中中的所有有參數(shù)均均能通過過觀測數(shù)數(shù)據(jù)求得得唯一解解。 結構方方程模型型的識別別可分為為恰好識識別（ jusst-iidenntiffied

17、d）、過過度識別別（ovver-ideentiifieed）和和不可識識別（uundeeriddenttifiied）。當模模型中的的數(shù)據(jù)的的方差和和協(xié)方差差數(shù)量等等于待估估參數(shù)的的數(shù)量時時，為恰恰好識別別模型。雖然恰恰好識別別模型能能夠求得得所有參參數(shù)的唯唯一解，但是由由于該模模型自由由度為00，才導導致其不不被否定定，因此此，此類類模型并并不被采采用。當當模型中中的待估估參數(shù)數(shù)數(shù)量少于于數(shù)據(jù)的的方差與與協(xié)方差差數(shù)量時時，該模模型為過過度識別別模型。此類模模型也是是結構方方程模型型應用中中所重點點關注的的。當模模型中的的數(shù)據(jù)的的方差和和協(xié)方差差數(shù)量小小于待估估參數(shù)的的數(shù)量時時，為不不可識別別

18、模型。在結構構方程模模型的使使用過程程中，我我們可以以通多預預先設定定減少自自由參數(shù)數(shù)，擬合合簡約模模型（pparssimoonioous moddel）。遇到到模型不不可識別別時，可可以通過過固定潛潛在變量量方差的的測量誤誤差，或或者固定定已知的的部分變變量間的的路徑系系數(shù)，也也可考慮慮刪除部部分變量量。為了了減少處處理結果果的誤差差，可以以通過因因子分析析或者相相關分析析等，對對變量間間的關系系進行確確認和修修正。 4.44 模型型擬合優(yōu)優(yōu)度評價價 經(jīng)過三三四十年年的發(fā)展展，統(tǒng)計計學家對對于結構構方程模模型的擬擬合提出出了數(shù)十十種指標標，各種種指標各各有優(yōu)劣劣，本文文僅對 AMOOS軟件件

19、中輸出出結果中中較具參參考價值值的指標標進行說說明。 X2擬擬合優(yōu)度度檢驗（X2 gooodneess-of-fitt teest）：屬于于模型的的絕對擬擬合指數(shù)數(shù)，但是是由于該該指數(shù)有有樣本量量影響較較大，當當樣本容容量很小小時，容容易接受受劣勢模模型；樣樣本容量量大時，容易拒拒絕所有有擬合很很好的模模型。因因此該指指標通常常不用作作對于單單個模型型的擬合合評價指指標，但但需要對對于多個個模型進進行比較較驗證時時，如比比較同一一模型對對于在不不同情況況下對不不同群體體的擬合合是否存存在差異異，則是是重要的的參考指指標。 比較擬擬合指數(shù)數(shù) CFFI：屬屬于相對對擬合指指數(shù)。由由于使用用不同的的

20、方法對對模型進進行擬合合時， CFII值較為為穩(wěn)健，甚至在在對小樣樣本模型型擬合或或對嵌套套模型比比較時也也有較好好的效果果，因此此CFII是具有有非常好好的參考考價值。一般當當CFII0.90時時，即認認為模型型擬合較較好,但但Benntleer等在在19999年對對參考值值進行修修正，認認為當CCFI0.995時，模型對對數(shù)據(jù)擬擬合才非非常好。 Tucckerr-Leewiss指數(shù)TTLI：屬于相相對擬合合指數(shù)。在樣本本量較大大時，該該指數(shù)具具有較好好的參考考價值，一般認認為當 TLII0.95時時，模型型擬合較較好。 近似誤誤差的均均方根 RMSSEA：屬于絕絕對擬合合指數(shù)。當 RRMS

21、EEA00.055時，或或者在990的的置信度度下，其其置信區(qū)區(qū)間上限限小于00.088時，表表示模型型擬合較較好。 4.55 模型型修正 模型的的修正是是對于最最初的理理論假設設模型中中存在的的缺陷和和不足進進行改進進，已獲獲取更具具價值的的模型。通常，我們可可以通過過考察模模型的殘殘差矩陣陣和模型型修正指指數(shù)（ MIss）獲取取相關信信息，尤尤其是修修正指數(shù)數(shù)。但是是由于AAMOSS只能對對完整的的數(shù)據(jù)集集才能給給出殘差差矩陣和和修正指指數(shù)，因因此，在在必要的的情況下下，研究究者可以以預先對對于數(shù)據(jù)據(jù)中的殘殘差進行行處理。五、結構構方程模模型在電電信客戶戶滿意度度研究中中的應用用 本節(jié)所所

22、涉及的的案例為為移動通通信業(yè)務務滿意度度研究，國外一一些學者者在對滿滿意度指指數(shù)模型型進行大大量實踐踐表明，客戶期期望對于于總體滿滿意度的的影響力力相對較較小，甚甚至可以以忽略。因此，在初始始模型設設定時，未將客客戶對于于各指標標的期望望納入模模型。模模型的雛雛形見圖圖 1。AMOOS軟件件使用過過程中，為了使使模型的的設定更更加方便便，各觀觀測變量量均以相相應題號號代替。AMOOS軟件件中的初初始路徑徑圖如下下： 完成模模型設定定后，對對模型進進行擬合合。在自自由度為為97的的情況下下X2(CMIIN)為為11113.9970，P值小小于0.05。由于樣樣本量較較大，因因此我們們特別關關注T

23、LLI值，TLII0.9766，大于于0.995的參參考值。CFII0.9822，亦大大于0.90的的參考值值。從這這兩個指指數(shù)看來來，模型型的擬合合效果似似乎很好好。但是是，我們們發(fā)現(xiàn)RRMSEEA值為為0.0076，大于00.055，此外外，在置置信度為為90時，其其上限值值達到00.088，這說說明模型型的擬合合仍存在在一定問問題。 通過過對模型型的輸出出結果進進行檢查查，我們們發(fā)現(xiàn)ff1（市市內資費費）和ff2（國國內資費費）兩個個變量對對于忠誠誠度路徑徑系數(shù)的的C.RR.值分分別為00.2558和00.9997，小小于1.96，未通過過顯著性性檢驗。于是我我們從模模型中刪刪除這兩兩個

24、變量量。由于于原始數(shù)數(shù)據(jù)中存存在缺失失值，估估AMOOS無法法輸出殘殘差矩陣陣和模型型修正指指數(shù)。于于是我們們在SPPSS中中對于進進行雙變變量的相相關分析析，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)q2與與q3,q2與與q4,q3和和q4,q6與與q4，q8與與q4，以及qq7和qq8之間間的存在在顯著相相關。于于是對模模型進行行修正，結果如如圖3。 在AMMOS中中對修正正模型重重新進行行擬合，TLII0.9922，大于于0.995的參參考值。CFII0.9944，亦大大于0.90的的參考值值。TLLI和CCFI值值與初始始模型相相比，有有一定提提高。而而RMSSEA值值為0.0499，比初初始模型型減小約約0.0027，

25、小于00.055參考值值，此外外，在置置信度為為90時，其其上限值值達到00.0554，小小于0.08。說明修修正后模模型對樣樣本數(shù)據(jù)據(jù)的擬合合效果較較好，可可以接受受其為最最終模型型。雖然然模型仍仍有進一一步修正正的可能能，但進進一步亦亦可能會會導致模模型的擬擬合效果果更差，因此，一般情情況下，當模型型的關鍵鍵擬合指指標達到到要求后后，就不不必再對對模型進進行修正正。AMOOS可以以同時輸輸出模型型的非標標準化結結果和標標準化結結果，其其意義與與回歸方方程中的的非標準準化系數(shù)數(shù)和標準準化系數(shù)數(shù)意義類類似，此此處僅對對標準輸輸出結果果進行解解釋。圖圖4為模模型的標標準化結結果。 表 1：修正模模型標準準化系數(shù)數(shù) 忠誠度（ zccd ）總體滿滿意度（ saat ）0.444 廣告宣傳傳（ qq2 ）總體滿滿意度（ saat ） 0.41 促銷實用用（ qq3 ）總體滿滿意度（ saat ） 0.46 企業(yè)信譽譽（ qq4 ）總體滿滿意度（ saat ）0.554 業(yè)務辦理理（ qq5 ）總體滿滿意度（ saat ）0.554 短信收發(fā)發(fā)（ qq6 ）總體滿滿意度（ saat ）0.551 通話質量量（ qq7 ）總體滿滿意