高職教育服務營銷論文

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一、數據結果分析

在構建了高職教育服務質量標準體系邏輯架構的基礎上，運用SERVPERF量表進行數據結果分析，從而導出高職教育服務質量測評模型。項目組成員通過選擇重慶某高職院校市場營銷專業三個年級的學生進行問卷調查，運用統計軟件SPSS13.0進行數據分析。問卷設計30個題項，內容涉及服務質量的測評以及學生對服務質量的滿意度。本次調查共發放問卷440份，收回有效問卷413份，有效回收率達到93.8%。

1.相關性分析

根據皮爾遜相關系數來看，各維度與服務質量之間存在顯著的正相關性，各個維度能夠相互獨立的解釋變量，即服務質量；各維度與服務質量之間的Sig.值均小于0.05，達到顯著性水平，這與影響服務質量因素的認識是一致的，同時驗證了服務質量評價維度與服務質量之間的相關關系假設。問卷設計的后兩個題項為“服務質量感知”和“滿意度”，運用相關檢驗進行分析，皮爾遜相關系數為0.825，“服務質量感知”與“滿意度”顯著正相關。將學生的性別和年級作為自變量，對樣本數據進行雙因素方差分析，P1、P2＞0.05，F1、F2＜10，無顯著影響，可以剔除性別和年級這兩個變量。

2.服務質量維度分析

在進行因子分析前，需要用KMO樣本測度來檢驗數據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，數據越適合做因子分析。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，說明數據適宜做因子分析，問卷設計有30個題項評價服務質量，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，使用最大方差轉軸法進行正交旋轉，優點在于各因子仍然保持正交的狀態，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，建立高職教育服務質量評價維度及項目。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，問項的分布呈現出很明顯的7個成分結構模式，將它們分別命名為：課堂教學質量、基礎服務質量、人才培養質量、校園環境、學校品牌形象、安全管理、學生個人發展，

3.信度與效度分析

信度是指問卷的可靠性和穩定性，是指一群被訪問者在同一份問卷上測試結果的一致性。調查時使用的Cronbachα系數衡量信度，數據見表3的α系數，該系數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，這也是應用最廣的衡量信度的方法，α系數越高，說明各題項的結果越趨于一致，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、服務質量測評模型的建立

1.回歸分析

以服務質量為因變量，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，以確定建立的數學模型是否很好的擬合了原始數據。多元回歸采用方差分析法對回歸方程進行檢驗，檢驗的假設是總體的回歸系數均為0或不都為0，使用統計量F進行檢驗，結果為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，相關系數顯示，7個變量的相對重要性由高到低依次為課堂教學質量、基礎服務質量、人才培養質量、校園環境、學校品牌形象、安全管理和學生個人發展。

2.高職教育服務質量測評模型的建立

綜合上述分析結果，高職教育服務質量測評包括7個維度、28個指標。通過對服務質量各要素重要性影響程度進行排序，得到高職教育服務質量測評模型，其中有20個關鍵指標。因此，本文以SERVPERF量表為基礎，通過因子分析提取了影響學生評價高職教育服務質量的7個維度，并通過回歸分析得出了7個維度對總體服務質量的影響程度。通過實證研究，最終建立了高職教育服務質量測評模型。對數據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做出了驗證。7個維度及28個指標對學生感知高職教育服務質量有顯著的影響，結論成立。

作者：童文軍單位：重慶工商職業學院