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一、數據結果分析

1.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，具體如表2所示。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，具體結果如表3所示。

2.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，如表5所示。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