1、利用調查數據確定權重若干方法的比較一、問題的提出：在顧客滿意度調查中，需要圍繞所要調查的目的或主題設計合理的問卷。顧客滿意度理論模 型包含了顧客期望、顧客對質量的感知、顧客對價值的感知、顧客滿意度、顧客抱怨和顧客忠誠 等六方面，這六個方面是無法直接觀測的，稱之為潛在變量，但它們可以通過另外一些可以觀察 的較為明顯的變量進行研究。然而可觀測的變量一般較多，如何從中提取他們的信息，得到最終 的結果，是一個一直在困擾大家的問題，常用方法是賦予各個觀測變量適當的權數，加以綜合。 目前使用的賦權方式多種多樣，還沒有一種衡量的統一尺度。確定權重的方法有專家定權法、歷史資料法等，但都有缺陷。前者只是相應的行

2、業和領域內， 造詣較深的專家對于自己積累經驗的應用。其局限性主要體現在與顧客滿意度調查中的“以顧客 價值觀為中心”相悖，沒有體現岀顧客的意愿。歷史資料法是根據歷史資料的記載，按每種指標 調查結果的重要程度賦以相應的權重，但缺少變化的觀點。本文想討論從調查數據岀發，確定權 的一些方法，并做出比較。下面以上海市質協用戶評價中心所做的一個課題的數據為例，討論了 有關權數確定的一些問題。按照調查的全過程，這次調查將顧客的直接感受分為六大類二級指標進行測評。問卷詳細調 查了上海市民對這個課題的主題各方面的認識和感受的滿意程度，并讓被訪者在對每個大類設置 的5級李克量表上表明他們的贊同程度，從“滿意”到“

3、不滿意”。其中 “代表的都是顧客對 質量的感知，代表的是顧客對價值的感知，最后要求顧客給岀一個綜合評價指標。以上每一方面可以分別計算岀該部分的滿意度，為了綜合這幾個方面，需要確定權重以計算 岀整體的顧客滿意度，因此所要解決的關鍵問題便是權重的確定。以下給出了幾種不同的賦權方法，并加以比較。二、用數據確定權重的幾種方法從調查的實際數據岀發，確定權重的方法可以從數據本身提取有關信息，能充分體現顧客的 意愿。其客觀性較強，不易受其它主觀因素的影響。只要數據分析技術人員有專業的統計知識，并且借助統計軟件和計算機，就能從數據岀發， 實現“以顧客感受為依據，以顧客價值觀為中心”的目標和宗旨。從實際數據岀發

4、，確定權重的主要方法有平均賦值法、主成分法、因子分析法等。以下就利用上述課題的數據為例來敘述。這次調查的總樣本量是 1914份。因為六大類后有一項是綜合評價，所要得到的該課題的顧客滿意度應該是前面六項指標的加權平均。首先基于二級指標可以得到六大部分每一部分的樣本量和顧客滿意程度的指數：表1 :六大指標反映岀的滿意數據指標樣本量滿意程度標準差19134.29370.519219104.34920.656819063.61890.825019084.01880.757618994.17850.652118873.52620.6825同時還可以給岀這六大類指標的樣本相關系數陣：表2 :樣本相關系數陣

5、以上各相關系數均在顯著性水平0.01上顯著，表示六大類指標間具有一定的相關性。（一）平均賦值法先用最普通的平均賦值法對各指標賦予相同的權重。在此平均賦值法下即是它們的簡單平均。（二）主成分法由于變量,，間存在相關，主成分分析的目的是要對多變量數據表進行最佳綜合簡化。使用 的方法是尋找這些變量的線性組合一一稱之為主成分，使這些主成分間不相關。為了能用盡量少 的主成分個數去反映原始變量間提供的變異信息，要求各主成分的方差從大到小排列。第一主成 分最能反映數據間的差異。（三）因子分析法按滿意度模型，上述中包含了兩個因子，一個是關于質量的感知，一個是關于價值的感知。 因此利用兩個公因子為好。這可在上述

6、主成分方法基礎上進行。取第一公因子僅反映了總差異的 51.24%，若用兩個公因子可反映總差異的66.42%。為了說明公因子的意義，將坐標軸作旋轉后得到因子負荷陣如表5所示，其圖像見圖1:三、各種方法的比較和討論以上幾種數據分析方法的權重賦值匯總如下：表3 :利用數據分析的權重匯總表平均賦值法主成分法因子分析法0.16670.19440.17170.16670.17810.15080.16670.17190.13170.16670.18650.15510.16670.17980.14350.16670.08930.2472（一）與綜合指標的相關系數把上述幾種方法所得的權分別對每位顧客求得個人滿意

7、度，將此滿意度和問卷上所反映出來 的各種指標綜合的顧客滿意度進行相關分析，得相關結果如下：表4 :各種賦值法與顧客感受間的相關系數權重賦值法顧客感受平均賦值法0.746主成分法0.739因子分析法0.742從表中可以看到，三種賦值法得到的顧客滿意度和顧客在問卷上反映岀的顧客滿意程度之間 相關性較強，均達到了 0.73以上，結果較好。其中按平均賦值法對樣本進行權重賦值得到的結果 與顧客感受的關系最密切，它們與顧客感受的相關系數大小是：0.750平均賦值法 因子分析法 主成分法0.730（二）各種方法所得結果間的相互比較由以上分析可以看岀，這三種數據分析方法之間好壞差別并不明顯，我們先考慮按照各種

8、方法的權重得到的個人滿意度值之間的相關關系，得下表：表5 :各種方法結果的相關系數平均主成分因子分析從表中可以看到：用這幾種方法，從得到的滿意程度相互關系密切程度來講，平均賦值法與 主成分法關系最密切，相關系數最大，因子分析法和主成分法所賦的權重相關性最小，但也達到 了。（三）實用性比較由以上分析可以看岀，這幾種數據分析方法的結果并沒有本質的差別，它們與顧客綜合評價 指標之間的相關系數差異不足0.02。因此無論是用那種方法，對得到的結果并無明顯的影響。1）從方便的角度來講，無疑平均賦值法是最簡單可行的，操作也最方便；2）如果有現成的統計軟件，后兩種方法也有其好處，因為它們均是從數據出發，充分利用了調查數據的信息，容易讓人信服；3） 主成分法和因子分析法比較相近，都是以測評的幾大指標為基礎，從中提岀盡量少的綜合成分或因子，它們是調查研究中龐大數據的有效降維方法，在測評指標較多時能