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地理商標探索性研究的數(shù)據(jù)分析

1、數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析
小編運用ＳＰＳＳ１５．０統(tǒng)計軟件，計算了４個潛變量對應的測項組合的平均值和標準差（Ｓｔｄ．Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ），計算結果見表６．５。另外，針對地理商標形象和公司商標感知趨同兩個變量，我們做了均值的區(qū)間估計。在９５％的置信區(qū)間，地理商標形象的均值為５．５０，標準誤（Ｓｔｄ．ＥｒｒｏｒｏｆＭｅａｎ）為０．０５７，上限值為５．６１，下限值為５．３９；公司商標感知趨同的均值為５．５２，標準誤為０．０８１，上限值為５．６８，下限值為５．３６。說明受訪者對地理商標都有較高的評價，并普遍認為在共享地理商標情形下公司商標認知呈趨同化特征。

2、構念測量的可靠性分析
小編使用ＬＩＳＲＥＬ８．８０版軟件做驗證性因子分析（測量模型分析）和結構方程模型分析。結構方程模型融合了因子分析和路徑分析兩種統(tǒng)計技術，相比傳統(tǒng)多元回歸技術而言，它的優(yōu)勢在于既能估計潛變量的結構關系，也能有效控制測量誤差的影響。測量模型反映的是外顯變量與潛變量之間的關系，結構方程模型反映的是驗證模型中各個潛變量之間的關系。在檢驗驗證模型之前，各個構念測量（ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）的可靠性和有效性必須得到保證。構念只有被恰當?shù)耐怙@指標充分代表，才能確保構念測量的可靠性和有效性。為了提高模型分析中各個參數(shù)的穩(wěn)定性，減少待估計參數(shù)，提高模型的擬合指標（ＮａｓｓｅｒａｎｄＷｉｓｅｎｂａｋｅｒ，２００３），小編采用測項組合的方法處理數(shù)據(jù)。測項組合（ｉｔｅｍｐａｒｃｅｌｉｎｇ）是對同一個構念測量中的兩個或多于兩個的測項進行加總或平均以形成集合性指標（ａｇｇｒｅｇａｔｅ－ｌｅｖｅｌｉｎｄｉｃａｔｏｒ）的過程（Ｌｉｔｔｌｅｅｔａｌ．，２００２）。使用測項組合，可以矯正非正態(tài)數(shù)據(jù)，可以使非正態(tài)數(shù)據(jù)以及分類變量數(shù)據(jù)正態(tài)化和連續(xù)化，以符合結構方程對模型估計常用的最大似然法和一般最小平方法的要求（Ｗｅｓｔｅｔａｌ．，１９９５）。測項組合相比單個測項而言，可改善測量的可靠性，提高指標之間的相關性和共同度，降低了減少指標數(shù)后的研究犯α錯誤的可能性，避免了單個指標之間可能存在的多重共線性、過多的誤差相關以及指標交叉負荷的現(xiàn)象（Ｃｏｈｅｎｅｔａｌ．，１９９０；Ｌｉｔｔｌｅｅｔａｌ．，２００２；Ｒｕｓｈｔｏｎｅｔａｌ．，１９８３）。測項組合也存在相應的缺陷，如破壞了信息的完整性；組合不恰當會產(chǎn)生不能正確反映潛變量的變異；使用測項組合雖然提高了模型擬合效果，但卻減弱了識別錯誤設定模型的能力，增加了犯β錯誤的概率（ＥｙｓｅｎｃｋａｎｄＥｙｓｅｎｃｋ，１９６９；卞冉等，２００７）。為了回避測項組合的缺陷，小編采用內容導向法（ｃｏｎｔｅｎｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄ）進行測項組合。這種組合建立在已有理論或小編對測項內容推理判斷的基礎上。具體而言，是按照測項內容之間的相似性進行合并。
在實證研究中，學術界一般采用內部一致性系數(shù)（Ｃｒｏｎｂａｃｈα）檢驗構念測量的可靠性。我們使用ＳＰＳＳ１５．０統(tǒng)計軟件，計算各個構念測量與測項組合的內部一致性系數(shù)，計算結果見表６．６。還有一種判別量表可靠性的指標是潛變量的平均提煉方差（ＡｖｅｒａｇｅＶａｒｉａｎｃｅＥｘｔｒａｃｔｅｄ，ＡＶＥ），其值大于０．５０，表明計量指標是可靠的（ＢａｇｏｚｚｉａｎｄＹｉ，１９８８；Ｈａｉｒｅｔａｌ．，１９９８）。關于Ｃｒｏｎｂａｃｈα應該有多大才能表明量表是可靠的，Ｈａｉｒｅｔａｌ．（１９９８）指出，一般情況下，Ｃｒｏｎｂａｃｈα大于０．７０表明量表是可靠的。當計量尺度的項目數(shù)小于６個時，Ｃｒｏｎｂａｃｈα大于０．６０表明量表是可靠的。在探索性研究中，Ｃｒｏｎｂａｃｈα可以小于０．７０，但應大于０．５０。從表６．６中所顯示的Ｃｒｏｎｂａｃｈα可以看出，均在０．５８～０．８５之間，表明各個計量尺度都是比較可靠的。另外，在表６．７中對角線上的數(shù)值為各潛變量的平均提煉方差（ＡＶＥ），均大于０．５０，說明概念模型中各個計量尺度是可靠的。還有一種測量量表可靠性的指標是潛變量的復合信度。潛變量的復合信度（ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）以個別潛變量為單位，其值相當于該潛變量所屬觀測指標的Ｃｒｏｎｂａｃｈ系數(shù)。Ｎｕｎｎａｌｌｙ（１９７８）的推薦值為大于０．７０。在表６．７中各潛變量的復合信度均大于界值０．７０，說明潛變量有較高的可靠性。

潛變量的復合信度計算公式如下：
ＣＲ＝［Ｓｕｍ（ｌｏａｄｉｎｇｓ）］２／｛［Ｓｕｍ（ｌｏａｄｉｎｇｓ）］２＋Ｓｕｍ（ｒｅｓｉｄｕａｌｖａｒｉａｎｃｅ）｝式中，ＣＲ為潛變量的復合信度，ｌｏａｄｉｎｇｓ為標準化負荷量，ｒｅｓｉｄｕａｌｖａｒｉａｎｃｅ為觀察變量的測量誤差。

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