若是整体适配度卡方值很大
前沟通，说明调研目的，得到他们的许可，将问卷链接发放到该虚拟品牌社区，请社区中的顾客帮忙填写。这次选择的虚拟品牌社区主要有威锋网（会员数500多万，帖子数量8000多万）、爱卡汽车网（会员数量800多万，每种汽车品牌论坛帖子数量基本都超过百万）、小米社区（会员数600多万，帖子数量达到1亿多）、魅族社区（会员数400多万，日发帖数量29450）和专门网的Thinkpad论坛（会员数100多万，帖子数量400多万）。选择虚拟品牌社区的标准是会员多，人气旺，互动多。问卷发放从2012年12月20日开始到2013年2月20日结束，历经两个月时间的扩散，共收到问卷576份。因为网络问卷对每个问题都进行了设定：每个问题都是必答题目，且问卷全部填写完毕才能提交问卷。因此，收集到的问卷没有存在缺失值的现象。对所有的问卷数据进行初步的检查，将明显填答不认真的问卷进行剔除（即大多数问题的答案都是一样的），最后获得有效问卷557份，有效问卷率达96.7%。
第五节 数据处理统计分析方法
本研究主要采用SPSS 15.0和AMOS 7.0软件进行统计分析，统计分析方法包括描述性统计分析、信度分析、效度分析、结构方程模型检验。
一 描述性统计分析
描述性统计分析主要包括四方面的分析，通过这些描述性统计分析来了解样本的基本情况。首先，对样本个人背景统计变量，如性别、年龄、学历、职业等进行频次、百分比的统计分析；其次，对顾客参与虚拟品牌社区的经历，如经常参与的虚拟品牌社区、成为会员的时间、每天登录的时间以及网络使用的时间进行频次、百分比的统计分析；再次，对各个变量指标题目进行均值、标准差、偏度和峰度的描述性统计分析，来了解样本是否服从正态分布；最后，对研究变量动机五个维度变量、顾客参与价值共创两个维度变量、品牌体验五个维度变量、品牌资产三个维度变量的题目的不同选项的分布进行频数分析，来推测总体情况。
二 探索性因子分析
本书通过探索性因子分析（Exploratory factor analysis，EFA）来简化数据，用少数几个公因子解释一组相互之间存在关联的测量题目。探索性因子分析主要是为了找出影响观测变量的因子的个数，以及各个因子和各个观测变量之间的相关程度，来试图揭示一套相对比较大的变量的内在结构。探索性因子分析偏向于理论的产出，而非理论架构的检验。本书通过探索性因子分析来简化数据，用少数几个公因子解释一组相互之间存在关联的测量题目。依据凯撒（Kaiser，1960）的建议，本书采用主成分分析法进行因子分析，提取特征值大于1的因子，再用最大方差法进行正交旋转，找出公因子，通常选取旋转后的因子载荷值大于0.5的题目。由于某些指标测量题目旋转后的因子载荷值与其他因子比较相近，容易造成混淆，且删除该项题目后可以使累积方差解释率增加，本书将此类题目删除。本书将运用SPSS 15.0分别对顾客参与价值共创、品牌体验、品牌资产各维度变量进行探索性因子分析。
三 验证性因子分析
在预调研阶段，本研究运用SPSS 15.0进行探索性因子分析的方法对问卷的效度进行了分析。在大样本的正式调研阶段，本研究运用AMOS 7.0软件进行验证性因子分析（Confirmatory factor analysis，CFA），来判断问卷的因素结构模型是否与实际搜集的数据契合，指标变量是否可以有效作为因素构念（潜在变量）的测量变量。
验证性因子分析被使用于检验一组测量变量与一组可以解释测量变量的因素构念间的关系，且验证性因子分析允许研究者分析确认事先假设的测量变量与因素间关系的正确性。CFA是结构方程模型的一个典型应用，还可以分析指标变量间的随机测量误差、指标变量的信度和效度检验等。
验证性因子分析属于结构方程模型的一种次模型，是结构方程模型分析的一种特殊应用。由于SEM的模型界定能够处理潜在变量的估计与分析，具有高度的理论先验性，因而若是研究者对于潜在变量的内容与属性，能提出适当的测量变量以组成测量模型，借由结构方程模型的分析程序，便可以对潜在变量的结构或影响关系进行有效的分析。
运用验证性因子分析方法进行检验，需要测量模型的适配度。本研究采用的适配度检验统计指标及适配度标准来源于吴明隆（2009），如表5—13所示。
验证性因子分析结果中，若是整体适配度卡方值很大，或者模型综合评估结果表明假设模型的适配度欠佳，研究者可以尝试对原始模型加以修正或进行模型剪裁。进行模型修正时，最好一次只对一个参数进行修正，修正完再重新执行模型估计。模型修正时不能违反结构方程模型的假定，如外因潜在变量与内因潜在变量的指标变量间没有直接关系，外因潜在变量的指标变量与内因潜在变量的指标间没有直接关系，各测量模型中指标变量的残差项与潜在变量间无关，指标变量的残差项间可以有共变关系存在，但不能建立路径因果关系（吴明隆，2009）。
表5—13 测量模型的适配度指标检验标准
四 信度分析
信度（Reliability）是指测量结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数越高即表示该测验的结果越一致、
