本书将使用SPSS 17.0软件
6.3数据分析与检验
6.3.1描述性统计分析
本书先对收集的样本数据做一下描述性统计分析。描述性统计主要用以说明样本的基本特征，以确保其满足后期数据分析的要求。在对样本数据进行描述性统计分析时，本书将使用SPSS 17.0软件，计算出各题项的均值、标准差、偏度和峰度，用于分析数据的集中趋势、离散程度和分布形态（薛薇，2008），计算结果如表6.3所示。从表6.3的分析结果可以看出，企业信息行为对品牌关系质量影响的各要素变量的度量题项均值分布比较均衡，各题项的标准差基本处于0.5和1.3之间，样本数据的离散程度不大；各题项的偏度绝对值均小于3，峰度绝对值均小于10（Kline，1998）。综上可知，样本数据符合正态分布要求。
表6.3描述性统计分析
6.3.2信度与效度检验
1．信度检验
在确保样本数据统计有效性、趋势和分布形态符合要求之后，本书还需要对实证分析所采用的量表进行信度和效度检验。在企业信息行为对品牌关系质量影响的量表的信度检验中，本书采用广泛使用的内部一致性系数Cronbachs α系数来进行分析。运用此次收集的样本数据，本书采用SPSS 17.0软件首先对量表整体的Cronbachs α系数进行计算。其结果显示（见表6.4），Cronbachs α系数为0.937，删除任何题项后的α系数均不会有显著的提高。其次，本书对量表中涉及的10个要素变量题项的Cronbachs α系数进行计算，结果显示，信息发布行为量表题项的Cronbachs α系数为0.820，信息应答行为量表题项的Cronbachs α系数为0.864，信息探询行为量表题项的Cronbachs α系数为0.872，顾客感知量表题项的Cronbachs α系数为0.841，顾客体验量表题项的Cronbachs α系数为0.820，顾客参与量表题项的Cronbachs α系数为0.812，顾客口碑量表题项的Cronbachs α系数为0.884，品牌满意量表题项的Cronbachs α系数为0.817，品牌信任量表题项的Cronbachs α系数为0.903，品牌承诺量表题项的Cronbachs α系数为0.833，各变量量表删除任何题项后的α系数均没有显著提高。可以看出，企业信息行为对品牌关系影响的整体量表及各要素量表的Cronbachs α系数都在0.7以上，均达到了信度检验标准（Nummally，1987(1)），本书所使用的量表具有较好的信度。在进行量表的效度检验中，本书从内容效度和结构效度两方面来分析。首先，在量表开发时，全面系统地梳理、归纳、总结了现有相关理论文献中的量表研究成果，做到了全面、系统地覆盖量表度量内容；在问卷初稿形成之后，还通过小规模访谈的方式请相关理论和实践领域的专家对量表初稿进行评价和建议，去除内容重复的题项，增加之前遗漏的内容；之后，通过预测试，对问卷中的量表题项进行了语言表述方面的完善，力求通俗易懂、言词清晰。因此，本书规范化的量表开发过程有助于使量表题项的适合性最大化，能够保证量表具有较高的内容效度。
表6.4量表的信度分析
2．效度检验
为了检验量表的结构效度，本研究采用AMOS 17.0软件对企业信息行为对品牌关系质量影响的各构成要素进行了验证性因子分析。结果显示（见表6.5），模型的绝对拟合参数卡方值为1026.375，自由度为497，卡方与自由度的比值为2.065，接近于2；拟合优度指数GFI为0.893，大于0.8；相对拟合指数NFI为0.916，比较拟合指数CFI为0.908，均大于0.9；近似误差均方根RMSEA为0.052，小于0.08，模型拟合程度较好。
表6.5验证性因子分析结果
拟合指标 指标值 拟合情况
模型绝对拟合参数卡方值 1026.375
自由度 497
卡方/自由度 2.065 接近2，可接受
拟合优度指数GFI 0.893 大于0.8，可以接受
相对拟合指数NFI 0.916 大于0.9，拟合很好
比较拟合指数CFI 0.908 大于0.9，拟合很好
塔克-刘易斯指数TLI 0.916 大于0.9，拟合很好
增量修正指数IFI 0.914 大于0.9，拟合很好
近似误差均方根RMSEA 0.052 小于0.08，拟合很好
在结构效度检验中，我们借鉴Fornell和Larcker（1981(2)）提出的方法，采用平均变异萃取量（AVE）与相关系数平方的比较进行分析。根据验证性因子分析中的标准化载荷计算出AVE值，结果如表6.6所示。表中对角线元素代表
