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差距模型（Gap Model）
差距模型（Gap Model）并非一种严格意义上的统计分析方法，而是一个 **评估和分析框架**。它通常用于识别预期和实际表现之间的差距（Gap），例如在服务质量评估中，用来分析客户的期望和实际感知服务之间的差距。因此，差距模型更多是一种 **定性分析方法**，通过统计分析支持的方式来量化差距的大小，并辅助决策。 在服务质量等领域，差距模型通常会结合 **描述性统计** 和其他统计分析方法来定量评估差距大小。具体包括： 1. **描述性统计**：对客户期望和感知的各维度数据进行均值、标准差等简单统计，帮助了解整体情况。 2. **信度与效度分析**：使用 **Cronbach’s Alpha** 或 **因子分析** 来检验数据的信度和效度，确保量表的可靠性和有效性。 3. **配对样本t检验**：用来比较期望与实际感知之间的差距大小，判断差距是否显著。配对t检验适用于成对数据的均值比较，是量化差距的有效方法。 4. **回归分析或路径分析**：在更复杂的差距分析中，可能需要用 **多元回归** 或 **结构方程模型（SEM）** 评估差距的原因，分析差距对整体满意度的影响。 ### 总结 **差距模型** 本身是一种 **定性和定量结合的评估框架**，在实际应用中可以借助统计方法来量化和分析差距大小，但并不属于某一种具体的统计方法。
2024-10-27 22:32 by admin
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