應用統計學方法分析計算用戶滿意度

摘? 要：目前用戶滿意度在企業以及政府等等單位當中具有十分重要的數據參考意義，因此針對應用統計學方法分析計算用戶滿意度對于企業發展，研究各影響因素之間的聯系具有重要意義，通過提出應用統計學方法分析計算用戶滿意度方法提出相對應的改進策略。

關鍵詞：應用統計學;用戶滿意度;量化分析

1 用戶滿意度概念分析

滿意度主要是指能夠給人們帶來愉悅身心體驗的感受。近年來，我國越來越多的地區以及相關部門開始關注到了用戶滿意度調查。其中，特別是以相關服務業為主，發現相關問題以及改善服務已逐漸成為了當前部門發展的關鍵要素。近年來，我國對用戶滿意度調查的關注也在不斷迅速增長過程當中。鑒于目前企業和社會組織的一貫做法，特別是在相關競爭激烈的部門當中，不可能對廣泛的受眾進行準確的調查。因此，了解該部門服務質量的現狀并通過滿意度調查發現問題來說非常重要。對于用戶滿意度數據應用來說，用戶永遠都是被動的。政府部門作為對外開放的重要主體，在近幾年公共服務發展的大趨勢下，應該在實踐過程當中更加注重理解相關用戶滿意度，通過用統計學方法來分析用戶滿意度，在滿意度調查當中發現問題，進一步有效轉變政府相關公共職能，從而促進政府方面能夠更加關注公共利益。基于用戶滿意度調查結果的工作在進一步優化開放數據行為方面發揮著十分重要的作用。用戶滿意度測量可以在一定程度上有效了解當前的滿意度狀態，優化政府部門、公眾和第三方企業之間的供應鏈數據周期，從而進一步有效了解和測量用戶的共同需求，進一步有效識別相關用戶需求以及開放公共數據提供商之間所存在的差異，并提出針對性的改進建議，通過客戶滿意度來進一步有效提高公司的長期盈利能力。通過確保用戶滿意度能夠達到標準，促進公司主動獲得對用戶越來越深入的了解，使企業能夠準確預測自身客戶的需求和愿景。因此，公司通過用戶滿意度調查后，能夠在市場研究上減少投入更多的時間和精力，促進新產品的開發和生產有效面向市場，這就在一定程度上有效減少浪費和成本。通過對用戶進行滿意度調查，通過統計學對滿意度進行分析，幫助企業更好地制定發展計劃，促進公司有更多的信心和時間來開發新產品、提供新服務和滿足新需求。

2 應用統計學方法分析計算用戶滿意度

2.1 用戶滿意度統計分析

在實踐過程當中一般模擬數據用于對范圍內與企業合作的公司進行問卷調查。假設發出了25份問卷，返回20份，其中16份有效，4份不完整或不清楚。為了能夠進一步有效確保調查結果的準確性，那么我們將會認定這四份問卷是無效的，在計算時并不會將其考慮在內。為了能夠進一步有效量化相關用戶滿意度，促進便于計算且不影響實際計算以及相對應的評估結果，規則如下：前述問卷的最滿意分數為5分，最滿意分數為5分。滿意度4分，平均分4分?？傮w滿意3分，不滿意2分，非常不滿意1分，在整個計算過程中，分數只在計算中進行考慮，對最終結果并不影響。

每一測評項目的滿意度=所有樣本的平均值

綜合滿意度=∑各測評項目的滿意度×權重

進行過程當中的應用公式為：

上述式子當中X表示相關測試項目的實際調查數據均值大小，i則表示相對應的項目測評頻率，則表示項目的權重系數，S表示用戶的實際滿意度情況。另外在數據的統計學分析上，相關方差分析主要包括測試總體均值相等的幾個假設，并在實踐過程當中檢查每個測量元素的均值是否相等，以進一步有效確定測量元素之間是否存在一定的顯著差異。在進行方差分析過程中，所有樣本數據將會被合并，這就在一定程度上有效提高了相關分析結果的穩定性。差異分析旨在確定評估要素（設計質量、圖紙交付時間（報告）、技術支持能力、公司員工素質）是否對評估項目（用戶滿意度）產生重大影響，為了能夠進一步指導企業在用戶滿意度方面，有必要進一步關注評估項目。

2.2 探究性因子分析

一般來說采取以Cronbach’sAlpha因素來檢查問卷的可靠性。Cronbach’sAlpha系數的范圍在0和1之間變化。因子系數在實踐過程當中越接近1，則表明相關測量越可靠。例如16份問卷的Cronbach’sAlpha的總值為0.945，每組潛在變量的值均大于0.8，這就在一定程度上意味著相關問卷的可靠性相對較高;效率分析是使用KMO和Bartlett進行的球形度檢驗，例如KMO值為0.926，大于0.5;且Sig.為0.000，那么可以說相關結果表明，樣本測量是具備一定的可信的和普遍有效的，并能夠應用于結構方程的分析。

2.3 驗證性因子分析

通過進一步使用AMOS25.0進一步分析測量模型驗證性因素。通過上述案例進行數據統計分析表明，各觀察變量的標準因子負荷在0.586 ～ 0.873之間，同時相對顯著;每個潛在變量的綜合可靠性大于0.8。資源平均方差（eTA）的提取值為0.448，小于0.5，但能夠保持在相對應的可接受的范圍內。它們的基礎變量的eTA值大于0.5，符合HairJFB等人和Fornell C等人定義的標準，這就在一定程度上表明相關測量模型具有相對較為良好的收斂效度。當CMIN/DF值小于3時，正確進行調整;當RMSEA值小于0.08時，意味著相對應的模型非常適合采樣數據;Ifi、TLI和CFI值在0和1之間變化。數值相對越高，調整則越大，數值越高，調整越令人滿意。一旦測量模型已經被校正校正，測量模型擬合檢查的測量值符合要求，這表明校正的測量模型更好地匹配測量模型數據。

3 結語

從理論上來看，從用戶角度出發，為用戶滿意度質量評估體系的構建提供一定的參考，在一定程度上填補了用戶滿意度實證研究的空白。同時還應當進一步積極探索綜合滿意度和分散滿意度的創新。在實踐層面，研究影響用戶滿意度的因素之間的關系，驗證假設，為提高用戶滿意度提供一定的指導。此外，此次研究還需要進行深入探討：一方面，一些觀察變量參考了動態指標，導致正在調整的滿意度出現扭曲;另一方面，文章主要針對企業服務用戶滿意度來進行分析，對于不同類型的用戶滿意度可能存在一定的局限性，因此研究結果的普遍適用性還有待進一步檢驗。

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作者簡介：宋雨壕1999.11. 男 四川省敘永縣 漢族 本科? 四川輕化工大學

研究方向：應用統計學相關方向