怎么用sem模型分析顾客满意度

结构方程模型(Structural equation modeling,

SEM)是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。在近三十年内，SEM大量的应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中。图中的Xn是待构建的测量指标，λ值表示各指标对上级指标的影响大小，ζn和δn表示误差，是受模型外因素影响的部分，如价格满意度等其他因素。由上图可以看出，服务方面的感知满意度对总体满意度的影响远高于产品满意度，再结合服务满意度的得分情况，可以得出结论，该通信分公司应着重改善服务满意度。

顾客满意度就是顾客认为产品或服务是否达到或超过他的预期的一种感受。结构方程模型(SEM)就是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。

SEM模型的基本框架图册在模型中包括两类变量：一类为观测变量，是可以通过访谈或其他方式调查得到的，用长方形表示一类为结构变量，是无法直接观察的变量，又称为潜变量，用椭圆形表示。

各变量之间均存在一定的关系，这种关系是可以计算的。计算出来的值就叫参数，参数值的大小，意味着该指标对满意度的影响的大小，都是直接决定顾客购买

与否的重要因素。如果能科学地测算出参数值，就可以找出影响顾客满意度的关键绩效因素，引导企业进行完善或者改进，达到快速提升顾客满意度的目的。

通常，有些变量的测量结果只有两种类别，譬如男性与女性、房东与房客、成功与失败、及格与不及格、生或死等等。这种按事物的某一性质划分的只有两类结果的变量，称为二分变量。

1，二分类变量分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。

2，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。

二分类变量：

1，二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。

2，常见的二分类变量包括：OR (Odds Ratio) 值，RR (Risk Ratio) 值，RD (Risk Difference) 值。

3，二分类变量也可以包括有序数据。有序数据（Ordinal data），其结局为多个分类的其中一种（如疾病严重程度），或者为累积的得分。

连续变量：

1，在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。

2，符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素，就是变量。如果变量的域(即对象的集合S)是离散的，该变量就是离散变量如果它的域是连续的，它就是连续变量。

3，连续变量与离散变量的简单区别方法，连续变量时一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位，即，1，2，3........

能。

首先SEM更加灵活，更加综合。传统方法的模型是提前规定的或者说是默认的，而做结构方程的时候，它对变量关系的限制几乎没有，需要你自己根据理论知识设定变量之间的关系。SEM既包含显变量又有潜变量，而传统的方法之分析显变量。在SEM中我们认为误差是存在的，你甚至可以规定不同变量之间误差的关系，但是传统的方法认为误差是没有的。传统方法能够输出变量间关系的直接的显著性检验结果，而SEM没有这样的结果，我们得用拟合指标来评价模型。结构方程模型可以很好地容忍多重共线性。

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