（滿意度）做了近10年的滿意度研究，可以回答大家這個方面的任何問題

以下是引用tylin1985在2009-5-2 9:07:00的發(fā)言：

呵呵，樓主說的都是很專業(yè)的，只有像我這樣只知道皮毛才會那么多問題，AMOS是用ML最大似然估計，一般情況下要求數(shù)據(jù)要服從多元正態(tài)，但是很多實際的數(shù)據(jù)并不如此理想，AMOS里也有一個是WLS估計（未加權最小二乘估計）可以無需假設數(shù)據(jù)是多元正態(tài)分布，但是它他要求樣本容量要很大，其實不少研究（如Hau&Marsh,in press;Hu,Bentler&Kano,1992）顯示，在多數(shù)情況下，即使不是正態(tài)分布也是可以用ML的，不過可能效果應該沒那么好。PLS它一般不要求數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，也不需要過多的數(shù)據(jù)，因為我也才接觸這個知識3個月，我前陣子是用AMOS做滿意度，現(xiàn)在在學用PLS，請問樓主是不是用軟件Vsualpls做的呢？請問樓主有沒有相關的一些教程，最近用這個軟件時發(fā)現(xiàn)在我路徑圖畫好，變量設置好后，執(zhí)行BootStrap 或者JackKnife時它總是顯示“Error：stack overflow”我不知道是什么原因，其實我還不知道BootStrap 或者JackKnife是表示什么意思？樓主指點，萬分感謝

我用的不是Vsuapls,是CFI公司的一套專利技術軟件,也就是用于ACSI的分析方法.有一次和一個統(tǒng)計學教授聊天時聽他講到過這個東西,但具體內(nèi)容不是很了解。

你碰到的這些問題必須是使用過的人才知道.不過我可以和你聊聊使用CFI這套軟件時我碰到過的問題,或許對你有啟發(fā).

有一次一個汽車客戶要求我們用他們的指標體系和模型進行客戶滿意度的研究(目的是與往年數(shù)據(jù)對比,更關鍵的是各指標的得分要考核各部門).模型中大大小小的指標至少70項以上,無論我們怎么解釋,客戶就是要這么做.后來我也試著用軟件跑了一下,結果是:錯誤,(影響力完全給不出來).

在CFI方法中,隱變量最多不應超過8項,否則會被認為沒有把關鍵性的問題指出來；而每個隱變量下的小指標（顯變量）最多不應超過5項，否則也會被認為沒有找到關鍵感知點。這個汽車項目中模型結構設計明顯有問題，找不出各因素之間的關系，所以無法分析。

但是，即使模型設計完全在要求之內(nèi)，也有可能給不出結果。有一個零售的案例就是這樣。

這個模型有8個隱變量，分別為“舒適的購物環(huán)境”、“方便使用的設備設施”、“能買到我要的商品”、“品質(zhì)是有保障的”、“令人愉悅的服務方式”、“獨特有自己風格的購物場所”及“物有所值”“交通便利”；當初做完定性研究后我們?yōu)樽约簹w納整理的這個模型興奮了很長時間，認為它具有前瞻性，能很好的引導零售企業(yè)提供“差異化”的服務。但做完小樣本一測試，發(fā)現(xiàn)完全行不同。很多因素對客戶的滿意度不具備“影響力”，或影響力為負數(shù)（這是不允許的）。

經(jīng)過四五次模型調(diào)整之后最后終于有了一個比較合理的結果。但隱變量已經(jīng)完全變了。有效的因素是：品牌優(yōu)勢、客戶感受和體驗、商品（或項目）優(yōu)勢、方便性、及價格優(yōu)勢。之后我們自己也分析了下，為什么最初設計的模型行不通，和公司總部的技術人員討論后才了解，原來我們的模型設計的“太超前”，雖然零售市場出現(xiàn)了“差異化服務”的需求，但消費者對這些因素其實并沒有切實的感受，比如說“是一個獨特、有自己風格的購物場所”，大部分消費者并不知道怎樣才算獨特，因此就算給了一個分數(shù)，但這個分數(shù)其實是無效的（CFI的方法是分析各因素與滿意度和忠誠度之間的關系/影響力，顯然他們之間沒有關聯(lián)）。

另外，數(shù)據(jù)有問題時也會給不出結果。這個項目是一家本土公司負責的實地調(diào)查，它是一個行業(yè)研究，其中幾個比較高檔、而且位置比較偏遠一的百貨公司也給不出結果。我們認為是調(diào)查質(zhì)量有問題。因為CFI的方法是分析各因素之間的關系，有些問卷從頭到尾一個分數(shù)，總體評價10分，其他項目大部分也是9或10，有可能的原因是：受訪者在一種盲目狀態(tài)下隨便給分數(shù)（如果你聽過實地調(diào)查的CITI錄音，你就知道這些分數(shù)實在太不可信了），還有一種可能是訪問員做假，有時訪問員會根據(jù)自己的判斷或經(jīng)驗隨便填寫分數(shù)，但他們的經(jīng)驗顯然不足以慎密到邏輯關系不出現(xiàn)任何問題。這個項目中的分析結果就是：邏輯關系有問題，錯誤。

我不知道你做這個研究的目的是什么，如果是自己的興趣做些研究，我建議你先把“理論基礎”搭建好（要分析什么、分析的目的是什么、需要做哪些分析、有哪些技術可使用），然后選擇適合的分析方法。你說的那些問題，因為涉及非常專業(yè)的統(tǒng)計知識，特別是那些語言也是專業(yè)性語言，所以無法從字面含義判斷到底是什么問題。如果你也是做滿意度的話，不妨從我碰到的那幾個問題檢查看看：調(diào)整數(shù)據(jù)或調(diào)整模型或調(diào)整模型結構。

統(tǒng)計方面不專業(yè)，所以只能從應用層面和你討論。

[此貼子已經(jīng)被作者于2009-5-3 17:33:43編輯過]

ling0617  金錢 +20  魅力 +20  獎勵熱心耐心回答 2009-5-3 17:33:41

嗯，樓主說得很對，經(jīng)過昨天一天的摸索，基本上是把問題解決了。樓主你是站在了一定的高度，你基本是把這一領域的知識抽象概括了，而我還處在一個低層次，經(jīng)常碰到這些細小問題，但是這些問題卻煩繞而難以解決。只是發(fā)覺理論和實際確實很難理想磨合，數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制是很難把握，像設置了一道反向題，就可以出現(xiàn)很多種情況：受訪者沒有反應過來，仍然是以正向答題；訪問員沒有把反向強調(diào)清楚；訪問員根據(jù)受訪者的意思把分數(shù)反向改過來；有一部分訪問員強調(diào)是反向，而受訪者也理解了。這么幾種情況采集到的數(shù)據(jù)就是亂七八糟的。確實數(shù)據(jù)采集上就有一些是不好控制的誤差。我不知道一個隱性指標可否用一個測量指標表示。比如，抱怨度，我就直接在問卷上設置抱怨程度打分。不知這種做法可不可行？科不科學？

以下是引用tylin1985在2009-5-3 22:53:00的發(fā)言：
嗯，樓主說得很對，經(jīng)過昨天一天的摸索，基本上是把問題解決了。樓主你是站在了一定的高度，你基本是把這一領域的知識抽象概括了，而我還處在一個低層次，經(jīng)常碰到這些細小問題，但是這些問題卻煩繞而難以解決。只是發(fā)覺理論和實際確實很難理想磨合，數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制是很難把握，像設置了一道反向題，就可以出現(xiàn)很多種情況：受訪者沒有反應過來，仍然是以正向答題；訪問員沒有把反向強調(diào)清楚；訪問員根據(jù)受訪者的意思把分數(shù)反向改過來；有一部分訪問員強調(diào)是反向，而受訪者也理解了。這么幾種情況采集到的數(shù)據(jù)就是亂七八糟的。確實數(shù)據(jù)采集上就有一些是不好控制的誤差。我不知道一個隱性指標可否用一個測量指標表示。比如，抱怨度，我就直接在問卷上設置抱怨程度打分。不知這種做法可不可行？科不科學？

你問的這個問題很好,本來想找一是適當機會解釋模型中各因素的含義,現(xiàn)在既然你問了,我就先解釋下"投訴抱怨".

首先，用一個測量指標來表現(xiàn)一個隱變量是可以的,這點沒問題.

其次我想你應該盡量減少"讓受訪者打分",打分這個概念在很多問題的描述上并不適用.就投訴抱怨這個指標來看,通常我設計問卷時會這樣描述:(以銀行為例)在與XX銀行接觸的過程中,有沒有出現(xiàn)過什么令您不滿意、或很生氣的事？如果我們用1代表從未出現(xiàn)過這樣的事情，您對XX銀行沒有任何的抱怨和不滿，10代表這種狀況經(jīng)常出現(xiàn)，您對XX銀行的抱怨非常強烈，這10個數(shù)字中哪一個最能代表您的感受？—— 我認為這樣的描述才能正確表達指標的含義，否則讓受訪者給“抱怨度”打個分，聽起來會很奇怪。

拜讀了半天，似懂非懂的，只是對這方面感興趣

建了一個QQ群，希望大家加進來，有時間的話可以在群里即時交流，群號：69504221

誠摯邀請樓主和各位壇友

謝謝lz，請問用pls算出因素權重后，潛變量的得分是怎么計算的？各因素的權重和大于一，是不是不能用加權平均法么？還是可以調(diào)節(jié)因素權重，應該怎么調(diào)節(jié)呢？

以下是引用tylin1985在2009-5-5 16:30:00的發(fā)言：

謝謝lz，請問用pls算出因素權重后，潛變量的得分是怎么計算的？各因素的權重和大于一，是不是不能用加權平均法么？還是可以調(diào)節(jié)因素權重，應該怎么調(diào)節(jié)呢？

潛變量的得分:

將問卷中被訪者的回答進行加權平均。問卷中每一個問題都用10分制，轉(zhuǎn)化公式為100*（10分制得分-MIN）/（MAX-MIN），如100*(7.67-1)/(10-1)=74分。

各因素的得分:

 將組成該因素的各質(zhì)量屬性(潛變量)的得分加權平均得到。

總體滿意度的得分:

 根據(jù)三個潛變量獲得(而不是所有因素的綜合):總體評價\與期望值相比\與理想狀態(tài)相比

計算得分時不考慮權重(影響力),影響力只用來分析對企業(yè)而言的關鍵性或決定性因素是什么以及這方面工作的改進或提高后客戶滿意度或忠誠度會發(fā)生什么變化.另外,影響力的計算在CFI方法中是大于1的.我經(jīng)歷過的項目中,最大的影響力為一個快遞行業(yè)的項目,滿意度對投訴抱怨，影響為6.8。這個影響力代表一個特定的質(zhì)量因素（顯變量）提高5個點，引起因變量的變化。比如這個6.8就代表著如果快遞公司能讓客戶的滿意度提高5個點，那么客戶的投訴抱怨就會降低6.8個點。

[此貼子已經(jīng)被作者于2009-5-6 6:44:16編輯過]

強人強貼,學習.樓主的實踐工作經(jīng)驗為我們這些象牙塔里做研究的人指出了不少誤區(qū)，建議作個博客分類來說一些問題，以帖子的形式無法分類，太亂以后等積累的東西多了，找起來不方便。

以下是引用zilonglord在2009-5-6 7:17:00的發(fā)言：

強人強貼,學習.樓主的實踐工作經(jīng)驗為我們這些象牙塔里做研究的人指出了不少誤區(qū)，建議作個博客分類來說一些問題，以帖子的形式無法分類，太亂以后等積累的東西多了，找起來不方便。

恩,你說的對,我已經(jīng)有個博客了,不過還是沒分類,想到什么就說什么,以后可以像你說的這樣分類來說明.博客地址在這里,有空可以先看看:http://my.icxo.com/?328802

好

深夜拜讀完樓主的言論，受益匪淺，不知道樓主對員工滿意度了解多少？比如要做一個全省電力企業(yè)員工的滿意度調(diào)查分析，是不是就可以直接跟個人的績效，企業(yè)的績效建立關系了？這個就應該考慮滿意度的重要性還是影響力，抑或兩者都考慮？還是說重要性跟影響力其實是等同的？請不吝賜教