采用层次回归分析法研究顾客在线黏性及其影响因素

3.2.1　信效度检验

由于研究数据均来源于问卷调查，为避免研究结果产生共同方法偏差，首先，利用KMO和Bartlett对数据进行初步检验，分析数据是否适合进行因素分析；然后，通过构建五因子模型（基准模型：O1，O2，O3，M，Y）、四因子模型（备选模型：O1+O2，O3，M，Y）、三因子模型（备选模型：O1+O2+O3，M，Y）、二因子模型（备选模型：O1+O2+O3+M，Y）、单因子模型（备选模型：O1+O2+O3+M+Y）计算拟合指标。如果五因子模型（基准模型）的拟合指标优于其他备选模型，则说明五个变量之间具有良好的区分效度，并且共同方法偏差对研究结果不会产生影响，可进行下一步假设验证分析。

此外，利用Alpha、CR、AVE以及AVE平方根对问卷的信效度进行检验，接着分析各变量之间的相关性，具体而言：如果Alpha与CR值大于0.700的临界值，说明问卷的信度在可接受范围之内；如果AVE大于0.600，说明问卷的收敛效度在可接受范围之内；如果各变量的AVE平方根大于变量之间的相关系数，则各变量的辨别效度良好。

3.2.2　层次回归分析

由于研究顾客在线黏性需要采用2个以上的影响因素作为自变量来解释自身变化，而且因变量和自变量均为连续变量，因此，采用层次回归分析法分析顾客感知质量对顾客在线黏性的影响以及顾客信任在二者之间的中介作用：

式中Y表示因变量；n表示第n个模型；Xi表示第i个控制变量；M表示中介变量；Oj表示第j个自变量；αni、βnj、γn表示回归系数；εn表示第n个模型的随机误差项；n＝1，2，……，7；i＝1，2，……，4；j＝1，2，3。

基于层次回归分析原则（第一层放入控制变量，第二层放入控制变量和自变量，第三层放入控制变量、自变量和中介变量，分别用R2和F值表示模型的拟合优度与显著性），设计7个模型对假设进行检验。(www.xing528.com)

模型1为基础模型，是控制变量（Xi）对顾客在线黏性（Y）的回归模 型，即：

模型2为控制变量（Xi）和感知系统质量（O1）对顾客在线黏性的回归模型，即：

模型3为控制变量（Xi）和感知服务质量（O2）对顾客在线黏性的回归模型，即：

模型4为控制变量（Xi）和感知产品质量（O3）对顾客在线黏性的回归模型，即：

模型5、6、7表示在控制变量（Xi）和自变量分别为O1、O2、O3的基础上，加入中介变量（M）后对顾客在线黏性（Y）的回归模型，即：

参考已有文献对中介效应的检验方法[274]分析顾客信任在顾客感知质量和顾客在线黏性之间的中介作用，即：在回归模型中加入中介变量后，如果自变量与因变量之间关系仍然显著，则表明该中介变量在自变量与因变量间起部分中介作用；反之，如果加入中介变量后自变量与因变量之间关系不显著，则表明中介变量在自变量与因变量间起完全中介作用。