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一、數(shù)據(jù)結(jié)果分析

在構(gòu)建了高職教育服務(wù)質(zhì)量標準體系邏輯架構(gòu)的基礎(chǔ)上，運用SERVPERF量表進行數(shù)據(jù)結(jié)果分析，從而導(dǎo)出高職教育服務(wù)質(zhì)量測評模型。項目組成員通過選擇重慶某高職院校市場營銷專業(yè)三個年級的學(xué)生進行問卷調(diào)查，運用統(tǒng)計軟件SPSS13.0進行數(shù)據(jù)分析。問卷設(shè)計30個題項，內(nèi)容涉及服務(wù)質(zhì)量的測評以及學(xué)生對服務(wù)質(zhì)量的滿意度。本次調(diào)查共發(fā)放問卷440份，收回有效問卷413份，有效回收率達到93.8%。

1.相關(guān)性分析

根據(jù)皮爾遜相關(guān)系數(shù)來看，各維度與服務(wù)質(zhì)量之間存在顯著的正相關(guān)性，各個維度能夠相互獨立的解釋變量，即服務(wù)質(zhì)量；各維度與服務(wù)質(zhì)量之間的Sig.值均小于0.05，達到顯著性水平，這與影響服務(wù)質(zhì)量因素的認識是一致的，同時驗證了服務(wù)質(zhì)量評價維度與服務(wù)質(zhì)量之間的相關(guān)關(guān)系假設(shè)。問卷設(shè)計的后兩個題項為“服務(wù)質(zhì)量感知”和“滿意度”，運用相關(guān)檢驗進行分析，皮爾遜相關(guān)系數(shù)為0.825，“服務(wù)質(zhì)量感知”與“滿意度”顯著正相關(guān)。將學(xué)生的性別和年級作為自變量，對樣本數(shù)據(jù)進行雙因素方差分析，P1、P2＞0.05，F(xiàn)1、F2＜10，無顯著影響，可以剔除性別和年級這兩個變量。

2.服務(wù)質(zhì)量維度分析

在進行因子分析前，需要用KMO樣本測度來檢驗數(shù)據(jù)是否適合做因子分析。KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取樣適當性指標，KMO越接近1，表明變量間的共同因素越多，數(shù)據(jù)越適合做因子分析。Bartlett球形檢驗用于檢驗整個評價指標相關(guān)矩陣是否為單位矩陣，如果是單位矩陣，則不適合作因子分析。本研究中KMO和Bartlett球形檢驗的結(jié)果為KMO值為0.867，Bartlett球體檢驗的顯著性概率是0.000＜0.01，說明數(shù)據(jù)適宜做因子分析，問卷設(shè)計有30個題項評價服務(wù)質(zhì)量，以因子分析的主成份分析法萃取出7個共同因子。為了方便共同因子的辨認和命名，使用最大方差轉(zhuǎn)軸法進行正交旋轉(zhuǎn)，優(yōu)點在于各因子仍然保持正交的狀態(tài)，但盡量使各因子的方差差異達到最大，從而方便對因子的解釋，建立高職教育服務(wù)質(zhì)量評價維度及項目。因子選擇的標準是刪除因子載荷小于0.5的問項；排除只有單一問項的因素。為了便于觀察，在運用因子分析過程中已設(shè)定將因子載荷小于0.5的載荷值都省略不顯示。通過因子分析的結(jié)果可以看出，余下28個指標的因子載荷均超過0.51，問項的分布呈現(xiàn)出很明顯的7個成分結(jié)構(gòu)模式，將它們分別命名為：課堂教學(xué)質(zhì)量、基礎(chǔ)服務(wù)質(zhì)量、人才培養(yǎng)質(zhì)量、校園環(huán)境、學(xué)校品牌形象、安全管理、學(xué)生個人發(fā)展，

3.信度與效度分析

信度是指問卷的可靠性和穩(wěn)定性，是指一群被訪問者在同一份問卷上測試結(jié)果的一致性。調(diào)查時使用的Cronbachα系數(shù)衡量信度，數(shù)據(jù)見表3的α系數(shù)，該系數(shù)越大不同受測者之間的一致性越高。說明問卷信度符合要求，這也是應(yīng)用最廣的衡量信度的方法，α系數(shù)越高，說明各題項的結(jié)果越趨于一致，問卷的信度越高。當α值介于0.7～0.8時，表明問卷的信度相當高，問卷設(shè)計合理。總量表的α值為0.9286，有六個因子的α值均大于0.7，第四個因子的α值0.6979也大于0.6，該量表信度較高。效度表示一種測驗或量表能夠用來測量目標的準確程度。效度的研究意義在于實際測量與所要研究的問題的概念是否一致，并且概念是否被準確測量，公共因子的“方差貢獻率”能夠反映效度。本文研究中由7個維度和28個指標所組成的量表，其累積方差貢獻率達到66.468%（如表3所示），說明評價量表是有效的。

二、服務(wù)質(zhì)量測評模型的建立

1.回歸分析

以服務(wù)質(zhì)量為因變量，7個維度為自變量，利用回歸分析來獲得總體的顯著性檢驗結(jié)果。多元回歸方程確定后，需對回歸方程進行檢驗，以確定建立的數(shù)學(xué)模型是否很好的擬合了原始數(shù)據(jù)。多元回歸采用方差分析法對回歸方程進行檢驗，檢驗的假設(shè)是總體的回歸系數(shù)均為0或不都為0，使用統(tǒng)計量F進行檢驗，結(jié)果為70.314，顯著性水平為0.000（＜0.050)，即該回歸方程是有意義的。如表4所示，相關(guān)系數(shù)顯示，7個變量的相對重要性由高到低依次為課堂教學(xué)質(zhì)量、基礎(chǔ)服務(wù)質(zhì)量、人才培養(yǎng)質(zhì)量、校園環(huán)境、學(xué)校品牌形象、安全管理和學(xué)生個人發(fā)展。

2.高職教育服務(wù)質(zhì)量測評模型的建立

綜合上述分析結(jié)果，高職教育服務(wù)質(zhì)量測評包括7個維度、28個指標。通過對服務(wù)質(zhì)量各要素重要性影響程度進行排序，得到高職教育服務(wù)質(zhì)量測評模型，其中有20個關(guān)鍵指標。因此，本文以SERVPERF量表為基礎(chǔ)，通過因子分析提取了影響學(xué)生評價高職教育服務(wù)質(zhì)量的7個維度，并通過回歸分析得出了7個維度對總體服務(wù)質(zhì)量的影響程度。通過實證研究，最終建立了高職教育服務(wù)質(zhì)量測評模型。對數(shù)據(jù)進行的因子分析與多元線性回歸分析，對于原先提出的假設(shè)做出了驗證。7個維度及28個指標對學(xué)生感知高職教育服務(wù)質(zhì)量有顯著的影響，結(jié)論成立。

作者：童文軍單位：重慶工商職業(yè)學(xué)院