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user: 3. 从结果变量本身对模型的统计分析 3.1. 顾客满意指数模型各潜变量影响系数的路径分析 图1中，路径分析的主要工具为路径图，它采用一种带箭头的线(单箭头表示变量间的因果关系，双箭头表示变量间的相关关系)表示变量间预先设定的关系，箭头表示线性关系的方向，箭头上的数字为路径系数，反映原因变量对结果变量的影响大小。在路径图中，观测变量一般写在矩形框内，不可观测变量一般写在椭圆内。影响系数在0.2以下表示有一定的影响，但影响较小；0.2~0.5表示影响较大，0.5~0.8表示影响重大，0.8以上表示影响巨大。如果数值前有负号，表示变量间呈负相关。箭头表示影响的方向，数字表示影响的强弱 [ 4 ] 。通过Smart-PLS分析可得结构变量关系模型及路径系数的关系分析结果。 模型中对用户满意度有决定性和直接影响的因素有质量预期，质量感知，感知价值以及企业形象。在模型的关系链中，从综合顾客满意程度的四个直接影响的前提因子，发展到它的两个结果因子即用户 Table 1 Variable analysis of customer satisfaction structur 指标 企业形象 顾客期望 感知质量 感知价值 顾客满意度 顾客抱怨 顾客忠诚 指标值 96.87 94.14 96.79 96.65 95.25 19.46 98.28 表1. 顾客满意度结构变量分析 图1. 顾客满意指数结构变量及路径系数关系模型 抱怨和用户忠诚。其中顾客满意度是整个关系链的中心，而最终将对顾客的忠诚做出解释 [ 5 ] 。 对数据路径分析显示(表2)，企业形象对感知质量和感知价值影响重大，企业形象提升一个点，二者将分别提升0.682和0.736个点；对顾客预期，顾客满意度和顾客忠诚影响较大，企业形象每提升一个点，三者分别上升0.379，0.213和0.432个点；对顾客抱怨有一定的影响，企业形象提升一个点，顾客抱怨将下降0.017个点。顾客期望对顾客满意度影响重大，顾客期望提升一个点，顾客满意度提升0.59个点；对感知质量和感知价值影响较大，顾客期望提升一个点，二者将分别上升0.357和0.232个点；对顾客忠诚和顾客抱怨有一定的影响，顾客期望提升一个点，顾客忠诚将上升0.16个点，顾客抱怨将下降0.035个点。质量感知对感知价值和顾客满意度影响较大，感知质量提升一个点，二者分别提升0.333个点和0.355个点；对顾客忠诚和顾客抱怨有一定影响，感知质量提升一个点，顾客忠诚将提升0.103个点，顾客抱怨将下降0.05个点。感知价值对顾客满意度，顾客忠诚和顾客抱怨有一定影响，感知价值提升一个点，顾客满意度和顾客忠诚分别下降0.025和0.007个点，顾客抱怨将上升0.002个点 [ 6 ] 。 3.2. 顾客满意度提升方向用户改进矩阵分析 图2中，顾客满意度提升方向判断矩阵横纵坐标的界定，是将矩阵纵坐标涉及的各潜变量值的平均值96.18作为纵坐标的划分界限，将矩阵横坐标涉及的各个变量的均值0.21作为横坐标的界定。 优势区——处于该区域的潜变量分值相对较高，对顾客满意度潜变量的影响系数也相对较高，质量感知处于优势区，是该茶叶公司可继续保持的优势点。 维持区——处于该区域的潜变量分值相对较高，但对顾客满意度潜变量的影响系数相对较低，企业形象和感知价值处于维持区，是该茶叶公司需要关注的点。 机会区——处于该区域的潜变量分值相对较低，对顾客满意度潜变量的影响系数也相对较低。 改进区——处于该区域的潜变量分值相对较低，但对顾客满意度潜变量的影响系数相对较高，质量预期处于改进区，是该公司目前需要改进的点。 Table 2 The overall analysis of customer satisfaction inde ↓影响变量 →被影响变量 质量预期 质量感知 感知价值 用户满意度 用户忠诚 用户抱怨 企业形象 直接影响 0.379 0.547 0.466 0.070 0.355 -- 间接影响 -- 0.135 0.270 0.143 0.077 −0.017 总体影响 0.379 0.682 0.736 0.213 0.043 −0.017 质量预期 直接影响 -- 0.357 0.113 0.427 -- -- 间接影响 -- -- 0.119 0.124 0.160 −0.035 总体影响 -- 0.357 0.232 0.590 0.160 −0.035 质量感知 直接影响 -- -- 0.333 0.363 -- -- 间接影响 -- -- -- −0.008 0.103 −0.027 总体影响 -- -- 0.333 0.355 0.103 −0.027 感知价值 直接影响 -- -- -- −0.025 -- -- 间接影响 -- -- -- -- −0.007 0.002 总体影响 -- -- -- −0.025 −0.007 0.002 表2. 顾客满意指数影响系数总体分析 图2. 用户改进矩阵分析 3.3. 模型的信度和效度分析 3.3.1. 模型可行度的分析 学者Kerlinger认为信度可以衡量出工具（问卷）的一惯性，可靠性，一致性和稳定性。测验的信度越高，表示测验结果越可信，但也无法期望两次测验结果完全一致。信度除受测验质量影响外，也受到很多受试者因素的影响，故没有一种测验是完全可靠的。它只是一种程度上的大小差别而已，一致性高的问卷只是指同一群人接受性质相同题型相同目的相同的各种问卷测量后，在各测量结果间显示出强烈的正相关。稳定性高的测量工具是指一群人在不同的时空下接受同样的衡量工具时的结果差异很小 [ 7 ] 。在测量理论中，信度被定义为某次测验分数的真变异系数与总变异系数（实测分数）之比，即相同的测验对相同的被试再次测量时引起的同样反映的程度 ，其中Rxx表示测量的信度，ST2代表真分数的变异数（方差），Sx2表示实得分数的变异数（方差）。检验模型信度的方法有多种，目前最常用的是克朗巴哈系数， ，表明模型不可信； ，表示模型勉强可信； 表示模型信； 表示模型很可信，这是比较常见的； 表示模型很可信，是次常见的； 表示模型十分可信。对模型中可测变量利用SPSS度量分析进行信度分析结果见表3。 从检验结果(表3)可以看到， 系数为 ，表明量表模型的可靠性非常高。 3.3.2. 模型的效度分析 效度指测量工具能够正确测量出所有测量的特质程度，分为内容效度，效标效度和结构效度三个主要类型。内容效度也叫表面或逻辑效度，是指测量目标与测量内容之间的适合性和相符性，对其常采用逻辑和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是否看上去符合测量的目的和要求；准则效度又叫效标、实证、统计或标准关联效度，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)，用其它的方式或指标与这个准则做比较，如果其它方式或指标也有效，那么这个测量即具备效标效度；结构效度也叫构想、建构、理论效度，是指测量工具反映概念和命题的内部结构程度，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，一般是通过测量的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合程度 [ 8 ] 。 在实际操作的过程中，内容和准则效度往往要求专家定性研究或具有公认的效标度量，比较难以实现，因而采用结构效度来实现(表4)。通过提取得到的七个因子的累积变异量为70.531%。累积变异量的建议标准为社会科学领域以60%以上为佳，因此量表中模型的效度非常高。