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     一、引言
　　在中国加入WTO后，我国零售业市场全面开放，由于强大的市场吸引力，国外零售企业开始大量涌入国内，加剧了我国零售业市场的竞争。面对与国外零售企业的竞争压力，国内零售企业在竞争中处在劣势地位。在全球化市场情况下，国内零售企业要采取怎样的服务质量测量手段，如何去提升零售业服务质量，这些都是我国零售业亟待解决的问题。从零售业态上说，中国百货业居于我国零售市场的主导地位，所以提高百货店服务质量就成为提升我国零售业竞争力的关键。
　　二、数据来源与统计分析
　　1.数据来源
　　本研究运用问卷调查法，数据上主要选择了辽宁省锦州市具有代表性的百货店作为调查对象，选用SPSS17.0统计分析软件，对调查数据进行描述性统计分析、因子分析等相关分析。在调查问卷的具体设计中，由于李克特量表比较容易设计和处理，受访用户也容易理解，所以本文采用 5 级李克特量表评价法，1为最低分，5为最高分，以非常不同意、非常同意作为指标的最小值和最大值。
　　2.调查问卷的设计与发放
　　本问卷的设计分为两个部分：第一部分调查顾客的个人基本信息（7个问项）；第二部分请受访者根据自己的想法对问题进行回答（参考Dabholkar的零售服务质量量表，选取其中28个问项），本次次调查对共发放130份问卷，回收率100 %，其中有效问卷123份，有效率 94.6%。其中，男性为46%，女性为54%，学生占45.5%；企业员工占23.6%；政府人员18.7%；其余12.2%，硕士及以上学历人员占15.2%。
　　3.问卷的效度检验
　　选用 SPSS17.0统计软件，对调查数据进行分析，本例KMO值为0.676>0.6表示问卷的效度可以接受，适合做因子分析。此外，巴特莱特球体检验的卡方统计值为 956.170（自由度为378），其显著性概率为 0.000，小于 0.01，球形假设被拒绝，同样说明相关矩阵不是单位矩阵，所取数据来自正态分布总体，适宜进行因子分析。
　　三、因子分析
　　本文采用因子分析法中的主成分分析法 （Principle component analysis），因子的旋转方式利用直交旋转即方差最大旋转方式。并将特征值大于1作为因子提取的标准。根据Kerlinger （1986）的建议同一构面中，因子负荷值越大 （通常为0.5以上），表示收敛效度越高；每一个项目只能在其所属的构面中，出现一个大于0. 5以上的因子负荷值，符合这个条件的项目越多，则量表的区别效度越高。为了便于公共因子对实际问题的分析解释，对因子载荷矩阵进行旋转，选用方差最大化正交旋转，旋转后的因子载荷矩阵如表1，本例共提取了6个因子，累计解释总方差64.103%。
　　根Larcker和Fornell（1981）提出的当因子载荷均不超过0. 5，且不满足每一个项目只能在其所属的维度中，出现一个大于0. 5以上的因子负荷值，应剔除该项目，本研究删除了p24（载荷为0.447<0.5）、p28项（载荷为0.445<0.5）。
　　根据变量之间的关系，将因子1命名为“服务的帮助；因子2为“服务的可靠”；因子3为“服务环境”；因子4为“服务的方便性”；因子5为“服务的信任”；因子6为“服务员工的素质”结果如表2：
　　四、结论
　　因子分析的结果证实了问卷有较高的结构效度和会聚效度。说明可以从服务的帮助、 服务的可靠、服务环境、服务的方便性、服务的信任、服务员工的素质六个方面评价零售百货店服务质量，同时也说明，学者Dabholkar的零售服务质量量表在我国零售业的运用中需作调整，因为不同的经济文化背景，影响因素也会随之变化，所以说要具体问题具体分析，这样才适用于中国地区零售百货店服务质量的测量。但是本文仅以锦州为例评价百货店服务质量，而不同主体、地域、文化背景的顾客对服务质量各维度评价的差异性还需要依赖扩大样本的分布区域，以进一步深入研究。
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