图7-2 信度分析变量及方法的选择

表7-3 信度分析结果 Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .892 24 另外，对问卷中每个潜变量的信度分别检验结果如表7-4所示5。从表7-4可以看到，除顾客抱怨量表Cronbaca’s Alpha系数为0.255，比较低以外，其它分量表的Alpha系数均在0.7以上，且总量表的Cronbach’s Alpha系数达到了0.891，表明此量表的可靠性较高。由信度检验的结果可知顾客抱怨的测量指标的信度远低于0.7，因此在路径图中去掉顾客抱怨因子，即初始模型中包括6个潜变量、21个可测变量。

表7-4 潜变量的信度检验

潜变量 可测变量个数 Cronbach’s Alpha 超市形象 3 0.858 质量期望 5 0.889 质量感知 5 0.862 感知价格 2 0.929 顾客满意 3 0.948 顾客抱怨 3 0.255 顾客忠诚 3 0.738

2．数据的效度检验

效度（validity）指测量工具能够正确测量出所要测量的特质的程度，分为内容效度（content validity）、效标效度（criterion validity）和结构效度（construct validity）三个主要类型。

内容效度也称表面效度或逻辑效度，是指测量目标与测量内容之间的适合性与相符性。对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。

准则效度又称效标效度、实证效度、统计效度、预测效度或标准关联效度，是指用不同的几种测量方式或不同的指标对同一变量进行测量，并将其中的一种方式作为准则（效标），用其他的方式或指标与这个准则作比较，如果其他方式或指标也有效，那么这个测量即具备

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操作过程同前，不同的是在图7-14中选入右边方框items中是相应潜变量对应的题目。如对超市形象潜变量，只需要把a1、a2和a3题目选入到右边方框items中即可。

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效标效度。例如，X是一个变量，我们使用X1、X2两种工具进行测量。如果使用X1作为准则，并且X1和X2高度相关，我们就说X2也是具有很高的效度。当然，使用这种方法的关键在于作为准则的测量方式或指标一定要是有效的，否则越比越差。现实中，我们评价效标效度的方法是相关分析或差异显著性检验，但是在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，也使这种方法的应用受到一定限制。

结构效度也称构想效度、建构效度或理论效度，是指测量工具反映概念和命题的内部结构的程度，也就是说如果问卷调查结果能够测量其理论特征，使调查结果与理论预期一致，就认为数据是具有结构效度的。它一般是通过测量结果与理论假设相比较来检验的。确定结构效度的基本步骤是，首先从某一理论出发，提出关于特质的假设，然后设计和编制测量并进行施测，最后对测量的结果采用相关分析或因子分析等方法进行分析，验证其与理论假设的相符程度。

在实际操作的过程中，前面两种效度（内容效度和准则效度）往往要求专家定性研究或具有公认的效标测量，因而难以实现的，而结构效度便于可以采用多种方法来实现：

第一种方法是通过模型系数评价结构效度。如果模型假设的潜变量之间的关系以及潜变量与可测变量之间的关系合理，非标准化系数应当具有显著的统计意义。特别地，通过标准化系数6可以比较不同指标间的效度。从表7-17可以看出在99%的置信度下所有非标准化系数具有统计显著性，这说明修正模型的整体结构效度较好。

第二种方法是通过相关系数评价结构效度。如果在理论模型中潜变量之间存在相关关系，可以通过潜变量的相关系数来评价结构效度：显著的相关系数说明理论模型假设成立，具有较好的结构效度。

第三种方法是先构建理论模型，通过验证性因子分析的模型拟合情况来对量表的结构效度进行考评。因此数据的效度检验就转化为结构方程模型评价中的模型拟合指数评价。对于本案例，从表7-16可知理论模型与数据拟合较好，结构效度较好。

六、 结构方程模型建模 构建如图7.3的初始模型。

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关于标准化系数的解释见本章第五节。

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e101a10e91a91e111a11质量感知e121a12e131a13e51a5e41a41e61a6质量期望e71a7e81a8e11a11e21e31a3a2超市形象1z1111z2e14e15a14a151感知价格1z3e17e16e18111a17a161顾客满意1z4a18e23e22e24111a23a221a24顾客忠诚1z5图7-3 初始模型结构

图7-4 Amos Graphics初始界面图

第二节 Amos实现7

一、

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Amos基本界面与工具

这部分的操作说明也可参看书上第七章第二节:Amos实现。

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打开Amos Graphics，初始界面如图7-4。其中第一部分是建模区域，默认是竖版格式。如果要建立的模型在横向上占用较大空间，只需选择View菜单中的Interface Properties选项下的Landscape（如图7.5），即可将建模区域调整为横板格式。

图7-2中的第二部分是工具栏，用于模型的设定、运算与修正。相关工具的具体功能参见书后附录二。

图7-5 建模区域的版式调整

图7-6 建立潜变量

二、 Amos模型设定操作

1．模型的绘制

在使用Amos进行模型设定之前，建议事先在纸上绘制出基本理论模型和变量影响关系路径图，并确定潜变量与可测变量的名称，以避免不必要的返工。相关软件操作如下：

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