基于本研究所提出模型的特点，采用传统的回归方程难以解决笔者希望解决的问题。由于电子商务应用、营销能力、营销绩效等因素都不能仅仅通过某个单一指标直接测量，而需要多指标测度，故而为处理电子商务应用和企业营销绩效之间复杂的关系（潜变量的构成要素还是潜变量，而且各二级潜变量之间存在一定关系），本研究采用结构方程模型来探讨电子商务应用、营销能力和营销绩效之间的关系。

结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）是一门基于统计分析技术的研究方法学，由多元回归、因子分析、路径分析和计量经济学中的联立方程组等统计方法有机交汇而成，用来分析社会学、心理学、经济管理等领域中广泛存在的复杂的变量或变量群之间的内在联系。由于这种方法主要基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系，所以也称协方差结构分析。

从总体而言，结构方程模型能同时处理多个因变量（而回归方程只能考虑一个因变量），并可以比较及评价不同的理论模型，从中选择一个最优的模型。采用这种方法有如下几个方面的优点：第一，可以检验依据理论所提出的模型正确性，同时可以进一步发现有待解决的问题；第二，允许自变量和因变量都含测量误差（而回归方程只能允许因变量有误差）；第三，允许更大弹性的测量模型，即允许每一个指标同时属于不同的因子，使事物之间关系变得更加符合现实；第四，可以同时估计因子结构和因子关系，即通过分析计算因子（潜变量）与指标的关系（即因子负荷），进而得到因子得分，作为因子（潜变量）的观测值，然后再计算因子得分的相关系数，作为潜变量之间的相关系数，而且这两步可以同时进行；第五，能够估计整个模型的拟合程度（侯杰泰等，2007）。

因为经文献检索发现现有的量表不适用，所以为了实现对电子商务应用、营销能力和营销绩效的测量，本研究还需要进行相关量表的开发，尤其是电子商务应用量表的开发。在开发新量表时依据Churchill（1979）提出的步骤进行。(www.daowen.com)

本研究以问卷调查收集资料，对于回收的问卷资料，进行描述性统计、信度与效度、结构方程模型分析等分析工作。本研究所使用的分析软件，包括SPSS for windows12.0版、LISREL8.7版。其中数据的描述性统计主要对样本基本资料，包括企业的规模、所属行业、员工人数、成立时间等进行统计分析，说明各变量的平均数、标准差、偏度和峰度情况等，以描述样本的类别、特性以及比例分配状况。信度是关于一种现象的测度提供的稳定性和一致性结果的程度。信度有两个维度：可重复性和内在一致性（谢田法，丁文兴，李新民，2003）。内在一致性维度是衡量某一测度条款与测量同一变量的其他测度条款之间相关能力的一种重要的验证性的测度。对问卷信度的测量可以用再测信度、折半信度和Cronbach α信度三种方法。本研究将针对每个维度所对应的问卷题项，通过计算Cronbach α系数值来评价信度。效度是指测量工具能正确测量出想要衡量的性质的程度，即测量的正确性。它是揭示结构变量（construct）和它的测量指标（indicators）之间的关系。效度有很多种，最常用的是内容效度（content validity）和结构效度（construct validity）。所谓内容效度是指该领域的专家之间对某一度量（scale）能够测度所衡量的事物的认可程度（谢田法，丁文兴，李新民，2003），旨在检测衡量内容的适切性。所谓结构效度指测量出理论的概念和特征的程度（谢田法，丁文兴，李新民，2003），所以因子分析有时被用来检测结构效度。本研究针对问卷的问项进行验证性因子分析，以确定各问项是否具有结构效度。

在收集问卷资料并进行必要的数据分析后，本研究计划运用结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）来验证研究模型和假设，探讨电子商务应用、营销能力和营销绩效之间的关系，分析营销能力的中介作用。本研究将针对回收问卷，进行以下分析：（1）用验证性因子分析（CFA）检验潜变量的测量模型，分析测量的效度；（2）用高阶模型分析电子商务应用、营销能力、营销绩效是否可以用一阶因子表示；（3）用全模型进行路径分析和检验研究假设。