顾客满意度模型估计的PLS与LISREL中国人民大学金勇进 梁燕顾客满意度模型是一个多方程的因果关系系统结构方程模型(SEM,Structural Equation Model),有多个因变量,是一个原因和结果关系的网,模型必须要按照这些关系进行估计。模型中包括质量感知、顾客满意度、顾客忠诚度和企业形象等隐变量,这些隐变量只能通过多个具体测量变量来间接衡量。模型中允许自变量和因变量含有测量误差,还必须要计算出来隐变量的表现得分(例如通过多个测量变量的加权指数)。以ACSI模型为例,它就是一个结构方程模型,包括结构方程(隐变量之间关系的方程)和测量方程(隐变量和测量变量之间关系的方程) 模型具体形式本文不赘述。要对结构方程模型进行参数估计,目前最经常使用的两种方法是PLS(Partial Least Square)方法和LISREL(LInear Structural RELationships)方法。这两种方法既有相同之处,也有许多不同之处。本文主要讨论两种方法的算法,以及他们之间的联系与区别,并根据实证案例,提出我国在构建顾客满意度模型过程中使用的方法。