前测数据分析---信度和效度分析备课讲稿.doc
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1、前测数据分析- 信度和效度分析精品文档第二节 信度和效度分析一、信度分析与预测试数据分析方法一样,为了确保问卷的可靠性,先进行信度分析,信度检验指标在前面已详细陈述,在此不再陈述。问卷信度分析如表4-2所示:表4-2:量表信度检验结果潜变量项数问项编码Cronbachs 总信度A1虚拟品牌社群功能价值3A1a.821.879A1b.673A1c.734A2虚拟品牌社群财务价值3A2a.689.901A2b.734A2c.635A3虚拟品牌社群社交价值4A3a.782.803A3b.649A3c.762A3e.835A4虚拟品牌社群情感价值4A4a.629.792A4b.719A4c.745A4
2、d.813A5虚拟品牌社群形象价值2A5b.769.882A5c.843B顾客满意4B1.792.851B2.683B3.847B4.797C口碑传播意向3C1.769.874C2.817C3.817经过SPSS24.0数据统计软件分析得知个变量Cronbachs 均大于0.6,且组合信度在0.792以上,说明所有问卷都具备可靠性,能够较好的反应变量的真实情况。二、效度检验(一)内容效度 为了确保调研问卷内容的有效性,问卷量表通过文献研究先初步圈定问卷内容,所用量表大多采用国外已经开发出的成熟量表,对于这部分量表,本文给予直接采用的方式,其余量表则是在前人研究的基础上,根据本文的研究目的和方向
3、进行谨慎的拟定。因此,本问卷具有内容效度。(二)结构效度在测量结构效度时,通常采用探索性因子分析。在进行因子分析时,通常采用主成分分析法,主成分分析的目的在于利用变量间的线性组合来解释每个层面的方差,变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量,以此类推,所以主成分分析法的步骤是,选取特征值大于1的因子,然后利用方差最大旋转法进行旋转,使得旋转后题目在各个因子的负荷量大小出现明显差异,大部分题目在每个公共因子中有一个差异较大的因子负荷量出现。但在因子分析之前需要进行KMO值和Bartlett球形检验,只有当KMO0.5且Bartlett球形检验的Sig.值小于0.05时,问卷才具有结构效度,才能够
4、进行因子分析。本研究中对三个量表进行的结构效度分析具体情况如下。(1)虚拟品牌社群价值的效度检测1.1虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett球形检验在对虚拟品牌社群价值做因子分析之前,先做KMO值和Bartlett球形检验,检测结果如表4-3所示:表4-3:虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.901Bartlett的球形度检验近似卡方4892.820df186Sig.000通过对虚拟品牌社群价值量表的14个题项进行KMO检验和Bartlett球形检验,发现虚拟品牌社群价值量表的KMO值为0.901,表明各个变量之间的相关系
5、数非常高,适合做因子分析,同时Sig.值为0.0000.05,达到显著性水平,综上可以得出虚拟品牌社群价值量表适合做因子分析。1.2虚拟品牌社群价值因子分析通过KMO值和Bartlett球形检验可知,虚拟品牌社群价值适合做因子分析,运用主成分提取法进行因子旋转后得到以下数据,如:表4-4所示:表4-4:虚拟品牌社群价值旋转因子负荷值编号因子1因子2因子3因子4因子5A1a.894A1b.763A1c.821A2a.685A2b.893A2c.742A3a.869A3b.752A3c.683A3e.754A4a.695A4b.770A4c.845A4d.737A5b.801A5c.723方差解释
6、率20.374%16.629%14.534%15.790%11.384%总方差解释率78.711%通过因子旋转对虚拟品牌社群价值量表的14个题目进行因子分析,旋转出5个因子,总方差解释率达到78.711%,表明这5个因子对虚拟品牌社群价值具有较强的解释性,同时各因子负荷量均在0.6以上,说明因子与变量之间的相关性很高。在这5个维度对虚拟品牌社群价值的解释中,虚拟品牌社群功能价值的解释力最强,解释了总方差变异量的20.374%,其次是虚拟品牌社群利益价值,解释了总方差变异量的16.629%,虚拟品牌社群情感价值解释了总方差变异量的15.790%,然后是虚拟品牌社群社交价值,解释了总方差变异量的1
7、4.534%,虚拟品牌社群社交价值贡献率最低,解释了总方差变异量的11.384%。因子分析的结果表明,虚拟品牌社群价值量表具有较好的效度,适合用于本研究。(2)顾客满意的效度检测2.1顾客满意的KMO值和Bartlett球形检验在对顾客满意做因子分析之前,先做KMO值和Bartlett球形检验,检测结果如表4-5所示:表4-5:顾客满意的KMO值和Bartlett检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.834Bartlett的球形度检验近似卡方1425.820df120Sig.000通过对顾客满意量表的4个题项进行KMO检验和Bartlett球形检验,发现顾客满意量表的KMO
8、值为0.834,表明各个变量之间的相关系数非常高,适合做因子分析,同时Sig.值为0.0000.05,达到显著性水平,综上可以得出顾客满意量表适合做因子分析。2.2顾客满意因子分析通过KMO值和Bartlett球形检验可知,顾客满意适合做因子分析,运用主成分提取法进行因子旋转后得到以下数据,如:表4-6所示:表4-6:顾客满意旋转因子负荷值编号因子1B1.836B2.875B3.932B4.792方差解释率82.56%通过因子旋转对顾客满意量表的4个题目进行因子分析,旋转出1个因子,方差解释率达到82.56%,各因子负荷量均在0.6以上,表明该因子对顾客满意具有较强的解释性,同时,说明因子与变
9、量之间的相关性很高,具有良好的结构效度。(3)口碑传播意愿的效度检测3.1口碑传播意愿的KMO值和Bartlett球形检验在对口碑传播意愿做因子分析之前,先做KMO值和Bartlett球形检验,检测结果如:表4-7所示:表4-7:口碑传播意愿的KMO值和Bartlett检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.903Bartlett的球形度检验近似卡方758.820df30Sig.000通过对口碑传播意愿量表的3个题项进行KMO检验和Bartlett球形检验,发现口碑传播意愿量表的KMO值为0.903,表明各个变量之间的相关系数非常高,适合做因子分析,同时Sig.值为0.000
10、0.05,显著性值高于水平标准,表明形象价值对口碑传播意愿的直接影响不显著。因此,假设“H5:形象价值对口碑传播意向具有正向影响”不成立。(二)虚拟品牌社群价值与顾客满意的回归分析运用SPSS24.0对虚拟品牌社群的功能价值、财务价值、社交价值、情感价值和形象价值与顾客满意进行回归系数分析,结果如表4-14所示:表4-14:虚拟品牌社群价值与顾客满意的回归分析模型未标准化系数标准化系数t显著性B标准误差BetaR方调整R方F(常量)4.160.1333.494.019功能价值.175.073.3733.405.000.441.428241.75财务价值.142.065.1432.501.023
11、.253.231174129社交价值.201.072.2513.561.000.317.30178.231情感价值.273.036.2253.352.000.291.274210.761形象价值.136.053.2011.680.082a. 因变量:顾客满意 功能价值的回归系数为0.175,Sig.值为0.0000.05,表明功能价值对顾客满意具有显著的预测作用。标准化系数为0.373,为正数,表明功能价值对顾客满意的预测作用是正向的。调整R方为0.428,表明自变量功能价值可以解释因变量顾客满意42.8%的变异。因此,假设“H6:虚拟品牌社群功能价值对顾客满意具有正向影响”成立。财务价值的回
12、归系数为0.142,Sig.值为0.0230.05,表明财务价值对顾客满意具有显著的预测作用。标准化系数为0.143,是正数,表明财务价值对顾客满意的预测作用是正向的。调整R方为0.231,表明自变量财务价值可以解释因变量顾客满意23.1%的变异。因此,假设“H7:虚拟品牌社群财务价值对顾客满意具有正向影响”成立。社交价值的回归系数为0.201,Sig.值为0.0000.05,表明社交价值对对顾客满意具有显著的预测作用。标准化系数为0.251,为正数,表明社交价值对对顾客满意的预测作用是正向的。调整R方为0.301,表明自变量社交价值可以解释因变量30.1%的变异。因此,假设“H8:社交价值对
13、对顾客满意具有正向影响”成立。情感价值的回归系数为0.225,Sig.值为0.0000.05,表明情感价值对对顾客满意具有显著的预测作用。标准化系数为0.275,为正数,表明情感价值对口碑传播意愿的预测作用是正向的。调整R方为0.274,表明自变量情感性可以解释因变量对顾客满意31.9%的变异。因此,假设“H9:情感价值对顾客满意具有正向影响”成立。形象价值的回归系数为0.136,Sig.值为0.0820.05,显著性值高于水平标准,表明形象价值对对顾客满意的直接影响不显著。因此,假设“H10:形象价值对口碑传播意向具有正向影响”不成立。(三)顾客满意与口碑传播意愿的回归分析运用SPSS24.
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