電子商務(wù)逆向物流服務(wù)水平評(píng)估模型,物流工程碩士論文

電子商務(wù)逆向物流服務(wù)水平評(píng)估模型,物流工程碩士論文本篇論文目錄導(dǎo)航：【題目】【第一章】【第二章】【第三章】【第四章】電子商務(wù)逆向物流服務(wù)水平評(píng)估模型【第五章】【結(jié)論/以下為以下為參考文獻(xiàn)】4天貓超市逆向物流服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型4.1構(gòu)造方程模型構(gòu)建4.1.1模型的提出。利用AMOS軟件構(gòu)建天貓超市逆向物流服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)體系模型，5個(gè)維度為5個(gè)潛變量，21個(gè)指標(biāo)為21個(gè)觀察變量，構(gòu)建的初始構(gòu)造方程模型如此圖4.1所示。4.1.2構(gòu)造方程模型的評(píng)價(jià)?！?〕樣本的檢驗(yàn)。1〕樣本的收集。本次問(wèn)卷調(diào)查共發(fā)放了450份問(wèn)卷，華而不實(shí)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)放電子問(wèn)卷350份，紙質(zhì)問(wèn)卷100份，總共回收不同性別、地區(qū)、受教育程度及不同網(wǎng)購(gòu)年齡段的天貓超市消費(fèi)者問(wèn)卷317份，去除無(wú)效問(wèn)卷39份，剩余有效問(wèn)卷278份，有效問(wèn)卷回收率達(dá)61.7%.且本文指標(biāo)數(shù)為21,根據(jù)樣本容量是變量數(shù)5-10倍的標(biāo)準(zhǔn)，此次回收數(shù)據(jù)有效，可做進(jìn)一步數(shù)據(jù)研究。2〕樣本的正態(tài)性檢驗(yàn)。做參數(shù)估計(jì)之前，應(yīng)先檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)能否符合正態(tài)分布才能使用極大似然估計(jì)。通過(guò)觀察樣本數(shù)據(jù)偏度和峰值來(lái)判定樣本數(shù)據(jù)能否符合正態(tài)分布，當(dāng)變量的偏度小于3,峰度小于8時(shí)，則以為能夠進(jìn)行下一步參數(shù)估計(jì)。表4.1為樣本數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn)表。由表4.1能夠看出，數(shù)據(jù)偏度均小于3,峰度均小于8,樣本數(shù)據(jù)能夠利用極大似然法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。3〕樣本信度及效度分析。通過(guò)KMO和Bartlett的檢驗(yàn)的結(jié)果能夠看出，KMO值為0.926,Bartlett球形檢驗(yàn)Sig值為0,均通過(guò)檢驗(yàn)，樣本數(shù)據(jù)做進(jìn)一步分析，結(jié)果如表4.2所示。運(yùn)用SPSS21.0對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行信度分析，結(jié)果如表4.3所示。結(jié)果從表4.3能夠看出，五個(gè)維度的Cronbachs值均大于0.9,講明數(shù)據(jù)的可靠性和穩(wěn)定性較高，CR值均大于0.8,表示清楚構(gòu)面的內(nèi)部一致性較好，理想狀態(tài)下AVE的值應(yīng)大于0.5,數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)。觀測(cè)變量的標(biāo)準(zhǔn)因子載荷在0.5以上，講明數(shù)據(jù)有良好的構(gòu)造效度?！?〕構(gòu)造方程模型的評(píng)價(jià)。構(gòu)造方程模型強(qiáng)調(diào)的是整體的概念，是模型整體的合適性，評(píng)價(jià)構(gòu)造方程的重要環(huán)節(jié)是擬合指數(shù)檢驗(yàn)。在參數(shù)估計(jì)結(jié)果中，在參數(shù)估計(jì)結(jié)果中，一般采用下面指標(biāo)作為主要指標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)值做比擬來(lái)得出模型的適配性，若指標(biāo)差值過(guò)大則講明模型擬合度不好，單個(gè)指標(biāo)略低于參考范圍能夠考慮模型是合理的，各指標(biāo)意義及參考范圍如下[64]:〔1〕CMIN/DF:卡方統(tǒng)計(jì)量與自由度比，一般而言，CMIN/DF3則講明能夠恰當(dāng)?shù)剡x擇一個(gè)參數(shù)個(gè)數(shù)適宜的模型，CMIN/DF小于1,講明模型過(guò)度擬合?！?〕GFI:擬合優(yōu)度指數(shù)是一種非統(tǒng)計(jì)的測(cè)量，一般來(lái)講要表示要使模型具有良好的適配度GFI值應(yīng)大于0.9.〔3〕CFI:比擬擬合指數(shù)，其值介于0與1之間，一般以為CFI值大于0.9,或者越接近1擬合度越好?！?〕RMR:均方根殘差表示與樣本方差和協(xié)方差和估計(jì)方差和協(xié)方差的相近程度。一般來(lái)講，RMR值小于0.08即可?！?〕RMSEA:近似均方根殘差，其值小于0.08則表示模型能夠接受，也有學(xué)者以為應(yīng)小于0.05[65],本文采用0.08為標(biāo)準(zhǔn)?！?〕NFI:規(guī)范擬合指數(shù)，一般來(lái)講NFI值應(yīng)大于0.9.利用AMOS20.0軟件能夠得到圖4.2所示最優(yōu)模型，模型的主要適配度指標(biāo)數(shù)值如表4.4所示。從表4.4中能夠看出，除了GFI值略低于標(biāo)準(zhǔn)外，其他測(cè)量模型適配度的指標(biāo)均很好地知足了標(biāo)準(zhǔn)，單個(gè)指標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)略有出入，模型可接受。一般來(lái)講，若要講明數(shù)據(jù)具有較好的構(gòu)造效度，觀測(cè)變量的標(biāo)準(zhǔn)因子載荷在0.5以上[66].從圖4.2能夠看出，各變量間的因子載荷量均大于0.6,知足該標(biāo)準(zhǔn)。4.2評(píng)價(jià)模型指標(biāo)權(quán)重確實(shí)定指標(biāo)權(quán)重是指被測(cè)量的指標(biāo)在整體中的重要程度，將整體視為1,指標(biāo)所占權(quán)重按比例的大小來(lái)量化，用小數(shù)表示，稱為權(quán)重系數(shù).專家評(píng)分法、層次分析法等是常見(jiàn)的權(quán)重測(cè)量方式方法，但這些方式方法主觀性較強(qiáng)，利用問(wèn)卷數(shù)據(jù)來(lái)確定權(quán)重的方式方法有因子分析法[67],線性回歸等，本章權(quán)重確實(shí)定利用構(gòu)造方程模型中驗(yàn)證性因子分析的方式方法確定。前文中，通過(guò)構(gòu)建構(gòu)造方程模型確定天貓超市逆向物流服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，模型中因子載荷量代表著每個(gè)維度與服務(wù)質(zhì)量之間的相關(guān)程度，載荷系數(shù)大，則講明該維度對(duì)服務(wù)質(zhì)量的影響較大，因而能夠通過(guò)對(duì)構(gòu)造方程模型中對(duì)因子載荷量進(jìn)行歸一化的處理來(lái)計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，歸一化處理后的指標(biāo)權(quán)重如表4.5-表4.10所示。4.3評(píng)價(jià)方式方法現(xiàn)前階段用的較廣的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型主要有感悟服務(wù)質(zhì)量模型、PZB的SERVQUAL評(píng)價(jià)模型和SERVPERF評(píng)價(jià)模型。本文采用SERVPERF評(píng)價(jià)模型的方式方法對(duì)服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，并對(duì)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)處理。SERVPERF評(píng)價(jià)模型能夠直接以消費(fèi)者感悟數(shù)據(jù)為參考，即消費(fèi)者評(píng)分為參考根據(jù)來(lái)評(píng)價(jià)。分成n個(gè)維度對(duì)逆向物流感悟服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行度量，每個(gè)維度的服務(wù)質(zhì)量為消費(fèi)者對(duì)不同維度的服務(wù)感悟績(jī)效評(píng)分值，利用SERVPERF評(píng)價(jià)模型計(jì)算每個(gè)維度的評(píng)分可按公式4.1計(jì)算。華而不實(shí)m為維度中指標(biāo)個(gè)數(shù)，Sij表示維度各個(gè)指標(biāo)j〔j=1,2,，m〕的感悟逆向物流服務(wù)績(jī)效平均值，計(jì)算公式如4.2.華而不實(shí)Mn為第n個(gè)樣本的得分，n指樣本的個(gè)數(shù)。由于每個(gè)維度下包含的不同指標(biāo)重要度不同，維度的重要度也不同，因而在對(duì)服務(wù)質(zhì)量分析時(shí)，需要對(duì)天貓超市逆向物流感悟評(píng)分值進(jìn)行加權(quán)處理，設(shè)Wij為指標(biāo)i中j指標(biāo)的權(quán)重，Wi為第i個(gè)維度的權(quán)重，每個(gè)維度的評(píng)分如式4.3所示。因而，天貓超市逆向物流服務(wù)質(zhì)量總評(píng)分的表示出式為：4.4本章小結(jié)本章在第二章得出的指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，通過(guò)發(fā)放問(wèn)卷收集樣本數(shù)據(jù)并基于構(gòu)造方程模型的方式方法構(gòu)建了天貓超市逆向物流服