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地理商標(biāo)探索性研究的數(shù)據(jù)分析

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1、數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析
小編運(yùn)用SPSS15.0統(tǒng)計(jì)軟件,計(jì)算了4個(gè)潛變量對(duì)應(yīng)的測(cè)項(xiàng)組合的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差(Std.Deviation),計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表6.5。另外,針對(duì)地理商標(biāo)形象和公司商標(biāo)感知趨同兩個(gè)變量,我們做了均值的區(qū)間估計(jì)。在95%的置信區(qū)間,地理商標(biāo)形象的均值為5.50,標(biāo)準(zhǔn)誤(Std.ErrorofMean)為0.057,上限值為5.61,下限值為5.39;公司商標(biāo)感知趨同的均值為5.52,標(biāo)準(zhǔn)誤為0.081,上限值為5.68,下限值為5.36。說(shuō)明受訪者對(duì)地理商標(biāo)都有較高的評(píng)價(jià),并普遍認(rèn)為在共享地理商標(biāo)情形下公司商標(biāo)認(rèn)知呈趨同化特征。
2、構(gòu)念測(cè)量的可靠性分析
小編使用LISREL8.80版軟件做驗(yàn)證性因子分析(測(cè)量模型分析)和結(jié)構(gòu)方程模型分析。結(jié)構(gòu)方程模型融合了因子分析和路徑分析兩種統(tǒng)計(jì)技術(shù),相比傳統(tǒng)多元回歸技術(shù)而言,它的優(yōu)勢(shì)在于既能估計(jì)潛變量的結(jié)構(gòu)關(guān)系,也能有效控制測(cè)量誤差的影響。測(cè)量模型反映的是外顯變量與潛變量之間的關(guān)系,結(jié)構(gòu)方程模型反映的是驗(yàn)證模型中各個(gè)潛變量之間的關(guān)系。在檢驗(yàn)驗(yàn)證模型之前,各個(gè)構(gòu)念測(cè)量(constructmeasurement)的可靠性和有效性必須得到保證。構(gòu)念只有被恰當(dāng)?shù)耐怙@指標(biāo)充分代表,才能確保構(gòu)念測(cè)量的可靠性和有效性。為了提高模型分析中各個(gè)參數(shù)的穩(wěn)定性,減少待估計(jì)參數(shù),提高模型的擬合指標(biāo)(NasserandWisenbaker,2003),小編采用測(cè)項(xiàng)組合的方法處理數(shù)據(jù)。測(cè)項(xiàng)組合(itemparceling)是對(duì)同一個(gè)構(gòu)念測(cè)量中的兩個(gè)或多于兩個(gè)的測(cè)項(xiàng)進(jìn)行加總或平均以形成集合性指標(biāo)(aggregate-levelindicator)的過(guò)程(Littleetal.,2002)。使用測(cè)項(xiàng)組合,可以矯正非正態(tài)數(shù)據(jù),可以使非正態(tài)數(shù)據(jù)以及分類變量數(shù)據(jù)正態(tài)化和連續(xù)化,以符合結(jié)構(gòu)方程對(duì)模型估計(jì)常用的最大似然法和一般最小平方法的要求(Westetal.,1995)。測(cè)項(xiàng)組合相比單個(gè)測(cè)項(xiàng)而言,可改善測(cè)量的可靠性,提高指標(biāo)之間的相關(guān)性和共同度,降低了減少指標(biāo)數(shù)后的研究犯α錯(cuò)誤的可能性,避免了單個(gè)指標(biāo)之間可能存在的多重共線性、過(guò)多的誤差相關(guān)以及指標(biāo)交叉負(fù)荷的現(xiàn)象(Cohenetal.,1990;Littleetal.,2002;Rushtonetal.,1983)。測(cè)項(xiàng)組合也存在相應(yīng)的缺陷,如破壞了信息的完整性;組合不恰當(dāng)會(huì)產(chǎn)生不能正確反映潛變量的變異;使用測(cè)項(xiàng)組合雖然提高了模型擬合效果,但卻減弱了識(shí)別錯(cuò)誤設(shè)定模型的能力,增加了犯β錯(cuò)誤的概率(EysenckandEysenck,1969;卞冉等,2007)。為了回避測(cè)項(xiàng)組合的缺陷,小編采用內(nèi)容導(dǎo)向法(content-oriented)進(jìn)行測(cè)項(xiàng)組合。這種組合建立在已有理論或小編對(duì)測(cè)項(xiàng)內(nèi)容推理判斷的基礎(chǔ)上。具體而言,是按照測(cè)項(xiàng)內(nèi)容之間的相似性進(jìn)行合并。
在實(shí)證研究中,學(xué)術(shù)界一般采用內(nèi)部一致性系數(shù)(Cronbachα)檢驗(yàn)構(gòu)念測(cè)量的可靠性。我們使用SPSS15.0統(tǒng)計(jì)軟件,計(jì)算各個(gè)構(gòu)念測(cè)量與測(cè)項(xiàng)組合的內(nèi)部一致性系數(shù),計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表6.6。還有一種判別量表可靠性的指標(biāo)是潛變量的平均提煉方差(AverageVarianceExtracted,AVE),其值大于0.50,表明計(jì)量指標(biāo)是可靠的(BagozziandYi,1988;Hairetal.,1998)。關(guān)于Cronbachα應(yīng)該有多大才能表明量表是可靠的,Hairetal.(1998)指出,一般情況下,Cronbachα大于0.70表明量表是可靠的。當(dāng)計(jì)量尺度的項(xiàng)目數(shù)小于6個(gè)時(shí),Cronbachα大于0.60表明量表是可靠的。在探索性研究中,Cronbachα可以小于0.70,但應(yīng)大于0.50。從表6.6中所顯示的Cronbachα可以看出,均在0.58~0.85之間,表明各個(gè)計(jì)量尺度都是比較可靠的。另外,在表6.7中對(duì)角線上的數(shù)值為各潛變量的平均提煉方差(AVE),均大于0.50,說(shuō)明概念模型中各個(gè)計(jì)量尺度是可靠的。還有一種測(cè)量量表可靠性的指標(biāo)是潛變量的復(fù)合信度。潛變量的復(fù)合信度(compositereliability)以個(gè)別潛變量為單位,其值相當(dāng)于該潛變量所屬觀測(cè)指標(biāo)的Cronbach系數(shù)。Nunnally(1978)的推薦值為大于0.70。在表6.7中各潛變量的復(fù)合信度均大于界值0.70,說(shuō)明潛變量有較高的可靠性。
潛變量的復(fù)合信度計(jì)算公式如下:
CR=[Sum(loadings)]2/{[Sum(loadings)]2+Sum(residualvariance)}式中,CR為潛變量的復(fù)合信度,loadings為標(biāo)準(zhǔn)化負(fù)荷量,residualvariance為觀察變量的測(cè)量誤差。

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