基于Rasch模型的地铁系统感知服务质量研究

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随着我国经济的发展和机动化程度的提升,交通拥堵、汽车尾气污染、环境噪声等问题日益严重,严重影响了城市的可持续发展。发展大运量的地铁系统是解决以上问题的必然选择。出行者作为地铁的使用者,对地铁系统服务质量尤其是感知服务质量评价的评价是影响地铁分担率的重要因素。因此,有必要研究出行者对地铁系统服务质量的评价,即地铁系统的感知服务质量评价,分析出行者个人属性对评价的影响,并确定地铁系统服务质量中应优先改进的环节。而通过总结现有关于地铁系统感知服务质量方面的研究成果发现,对于出行者个人属性如何影响其对地铁系统服务质量的评价以及地铁服务质量中应优先改善哪些方面等问题,尚缺乏较深入研究。基于以上背景,本文从出行者主观评价的角度出发,避免直接使用定序数据处理误差较大的影响,引入Rasch模型将地铁系统感知服务质量调查取得的定序数据转化为定距数据,再利用熵权法对定距数据进行赋权,建立地铁系统感知服务质量重要度-满意度模型,从定距数据角度分析出行者个人属性对地铁系统感知服务质量评价的影响特性,研究提高不同个人属性出行者感知服务质量的方法,确定地铁系统服务质量中应重点改善的方面。全文的主要研究内容包括以下方面:首先,在总结分析以往公共交通系统满意度、感知服务质量的研究内容、评价方法的基础上,分析现有评价方法的适用性,研究现有研究成果需要改进的地方,并在此基础上提出本文的研究方法和研究内容。其次,阐述Rasch模型和熵权法模型的基本原理,说明两个模型在地铁系统感知服务质量研究中的适用性。构建地铁系统交通出行概念模型,阐述Rasch模型在地铁系统感知服务质量研究中的应用方法,结合Rasch模型原理对地铁系统感知服务质量研究设计了问卷,在正式调研之前,通过预调研确定调研地点以及样本量,然后对问卷数据进行了初步分析,为研究地铁系统感知服务质量建模研究提供数据基础。再次,将调研取得的原始定序数据利用Rasch模型进行定距数据转化,引入熵权法进行赋值,建立了地铁系统感知服务质量Rasch重要度-满意度难度模型和地铁系统感知服务质量定序重要度-满意度模型,对比以上定距和定序数据处理的两种模型,确定地铁系统感知服务质量中需要重点改善的方面。最后,对比研究Rasch模型与定序模型分别求得的出行者个人属性对地铁系统感知服务质量评价的影响因素,探求有显著差异的出行者个人属性在地铁出行过程中各环节中展现出的不同之处,研究如何最有效地提高不同个人属性出行者感知服务质量,为不同个人属性的出行者群体提供地铁系统感知服务质量改善方案及效果。
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