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——结构方程式模型在市场调查中的应用
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内容提要:在IDC日常市场研究工作中一些高级数据分析方法得不到应有的问题普遍存在。而结构方程式模型作为一种实证性的数据分析技术已经发展的相当完备了,它广泛运用于市场调查的各个方面,成为提供市场营销战略策略的有力工具。这种实证性统计方法的运用可以提高数据分析结果的有效性和科学性。希望通过介绍结构方程式模型的建构原理,并通过一个具体研究案例的介绍使IDC同事们能对此项技术有一定了解。结构方程式中包括了主要的分析方法,在IDC公司中较为常见的是利用SPSS软件进行相关数字变量分析。由于篇幅有限,本文只介绍一些基本定义,详细的介绍请参看文章后面的参考书目。
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结构方程式模型及其建构原理
结构方程式模型(Structural Equation Modeling,简称SEM)
或称为因果关系模型、协方差结构模型,或者直接称为LISRLE模型,这主要是因为LISREL是用来分析结构方程式模型的早期最流行的软件。它是一种建立、估计和检验因果关系模型的多元统计分析技术。它包含了回归分析(multiple regression)、因子分析(factor analysis)、路径分析(path analysis)和多元方差分析(multivariate analysis of variance)等一系列多元统计分析方法,是一种非常通用的、线性的、借助于理论进行假设检验的统计建模技术。
这一模型和方法由K.Joreskog与其合作者在70年代提出并逐步改进和完善,到90年代初期开始得到了广泛的应用。随着SEM理论和分析软件的不断发展和完善,结构方程式模型不仅在市场研究中成为分析数据、检验理论的好工具,而且在心理学、社会学、计量经济学、管理学、行为科学和传播学等领域都得到了广泛的应用。
结构方程式模型本质上是利用联立方程求解。我们希望的是模型拟合的再生数据尽可能接近原始数据,如果真是这样的话,假设的因果关系结构与变量间的相互关联模式就是拟合的或是一致的。
一般采用路径图(path diagram)的形式表示结构方程式模型,这是最简单、最直观的描述模型的方法,研究人员可以借助路径图直接和明了地将变量之间的关系以图形的方式表现出来。流行的LISREL8.3和AMOS3.6软件都可以将路径图直接转化为建模的方程,尤其是AMOS3.6可以直接利用路径图的模型设定进行分析,并将分析结果直接标识在图中。
(见图一)
图一:结构方程式模型路径图
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结构方程式模型假定在一组潜在变量中存在因果关系,这些潜在变量可以分别用一组可观测的变量表示。假设的模型通常包括某个基本线性回归模型和很多观测变量,而这个基本的线性回归模型应该是一组潜在变量的结构关系模型。这一组潜在变量分别是那些观测变量中某几个的线性组合。在技术上,通过验证观测变量之间的协方差,可以估计出这个基本线性回归模型的系数值,从而在统计上检验所假设的模型对所研究的过程是否合适,也就是检验观测变量的协方差矩阵与模型拟合后的引申协方差矩阵的拟和程度,如果证实所假设的模型合适,就可以得出结论:我们所假设的潜在变量之间的关系是合理的。从一定意义上讲,结构方程式模型是一种证实性(confirmatory)技术,而不是一种探索性(exploratory)技术。
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结构方程式模型与市场调查
在讨论这两者之间的关系之前,首先来看一下市场调查的科学定义:“市场调查就是以科学的方法、客观的态度,明确研究市场营销有关问题所需的信息,有效的收集和分析这些信息,为决策部门制定更加有效的营销战略和策略提供基础性的数据和资料。”(柯惠新,1999:1)定义中涉及的各个元素都是进行市场调查不可缺少的,可以将这些元素归结为以下的几点:科学客观的态度、收集信息的方式、分析信息的方式、决策的最终提出。
从中国目前市场调查行业的发展情况来看,将市场调查定义中涉及的各个环节进行相对比较就可以发现,现在我们最为缺少,或者说力量最为薄弱的环节可能就是“分析信息的方式”。根据目前权威的数字显示,我国大陆地区的调查公司数目已经达到了500 家。虽然这些调查公司的规模不等,实力参差不齐,进行市场调查的能力也不可做一般意义上的比较,但是如果只涉及收集信息的方式这个内容,差距就会明显减少。一是因为这个环节是进行市场调查的最基本的工作,属于基础性工作,相对难度较低。二是因为近几年中国的调查业发展较为迅速,基础性的研究工作也发展的比较完备。但是调查工作在“分析信息的方式”这个方面与世界市场调查业相比,差距就较大了。数据分析软件跟不上发展、一些高级数据分析方法得不到应有的使用等问题普遍存在。因此,逐步介绍并使用高级的数据分析方法,可以弥补我们在这个方面的不足,使市场调查业向着更为规范和科学的方向发
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