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1、精选优质文档-倾情为你奉上一、 潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell，2000;殷荣伍，2000)。表7-1 设计的结构路径图和基本路径假设设计的结构路径图基本路径假设超
2、市形象质量期望质量感知感知价值顾客满意顾客抱怨顾客忠诚 超市形象对质量期望有路径影响 质量期望对质量感知有路径影响 质量感知对感知价格有路径影响 质量期望对感知价格有路径影响 感知价格对顾客满意有路径影响 顾客满意对顾客忠诚有路径影响 超市形象对顾客满意有路径影响 超市形象对顾客忠诚有路径影响因此数据的效度检验就转化为结构方程模型评价中的模型拟合指数评价。对于本案例，从表7-16可知理论模型与数据拟合较好，结构效度较好。二、 结构方程模型建模构建如图7.3的初始模型。图7-3 初始模型结构图7-4 Amos Graphics初始界面图第一节 Amos实现 这部分的操作说明也可参看书上第七章第二
3、节:Amos实现。一、 Amos模型设定操作1模型的绘制在使用Amos进行模型设定之前，建议事先在纸上绘制出基本理论模型和变量影响关系路径图，并确定潜变量与可测变量的名称，以避免不必要的返工。相关软件操作如下：第一步，使用建模区域绘制模型中的七个潜变量（如图7-6）。为了保持图形的美观，可以使用先绘制一个潜变量，再使用复制工具绘制其他潜变量，以保证潜变量大小一致。在潜变量上点击右键选择Object Properties，为潜变量命名（如图7-7）。绘制好的潜变量图形如图7-8。第二步设置潜变量之间的关系。使用来设置变量间的因果关系，使用来设置变量间的相关关系。绘制好的潜变量关系图如图7-9。图
4、7-7 潜变量命名图7-8 命名后的潜变量图7-9 设定潜变量关系第三步为潜变量设置可测变量及相应的残差变量，可以使用绘制，也可以使用和自行绘制（绘制结果如图7-10）。在可测变量上点击右键选择Object Properties，为可测变量命名。其中Variable Name一项对应的是数据中的变量名（如图7-11），在残差变量上右键选择Object Properties为残差变量命名。最终绘制完成模型结果如图7-12。图7-10 设定可测变量及残差变量图7-11 可测变量指定与命名图7-12 初始模型设置完成专心-专注-专业 第二节 模型拟合标准化系数是将各变量原始分数转换为Z分数Z分数转换
5、公式为：。后得到的估计结果，用以度量变量间的相对变化水平。因此不同变量间的标准化路径系数（或标准化载荷系数）可以直接比较。从表7-17最后一列中可以看出：受“质量期望”潜变量影响的是“质量感知”潜变量和“感知价格”潜变量；标准化路径系数分别为0.434和0.244，这说明“质量期望”潜变量对“质量感知”潜变量的影响程度大于其对“感知价格”潜变量的影响程度。一、 参数估计结果的展示图7-17 模型运算完成图使用Analyze菜单下的Calculate Estimates进行模型运算（或使用工具栏中的），输出结果如图7-17。其中红框部分是模型运算基本结果信息，使用者也可以通过点击View the
6、 output path diagram（）查看参数估计结果图（图7-18）。图7-18 参数估计结果图详细信息包括分析基本情况（Analysis Summary）、变量基本情况（Variable Summary）、模型信息（Notes for Model）、估计结果（Estimates）、修正指数（Modification Indices）和模型拟合（Model Fit）六部分。在分析过程中，一般通过前三部分分析基本情况（Analysis Summary）、变量基本情况（Variable Summary）、模型信息（Notes for Model）三部分的详细介绍如书后附录三。了解模型，在模
7、型评价时使用估计结果和模型拟合部分，在模型修正时使用修正指数部分。二、 模型评价1路径系数/载荷系数的显著性参数估计结果如表7-5到表7-6，模型评价首先要考察模型结果中估计出的参数是否具有统计意义，需要对路径系数或载荷系数潜变量与潜变量间的回归系数称为路径系数；潜变量与可测变量间的回归系数称为载荷系数。进行统计显著性检验，这类似于回归分析中的参数显著性检验，原假设为系数等于。Amos提供了一种简单便捷的方法，叫做CR（Critical Ratio）。CR值是一个Z统计量，使用参数估计值与其标准差之比构成（如表7-5中第四列）。Amos同时给出了CR的统计检验相伴概率p（如表7-5中第五列），
8、使用者可以根据p值进行路径系数/载荷系数的统计显著性检验。譬如对于表7.5中“超市形象”潜变量对“质量期望”潜变量的路径系数（第一行）为0.301，其CR值为6.68，相应的p值小于0.01，则可以认为这个路径系数在95%的置信度下与0存在显著性差异。表7-5 系数估计结果未标准化路径系数估计S.E.C.R.PLabel标准化路径系数估计质量期望-超市形象0.3010.0456.68*par_160.358质量感知-质量期望0.4340.0577.633*par_170.434感知价格-质量期望0.3290.0893.722*par_180.244感知价格-质量感知-0.1210.082-1.
9、4670.142par_19-0.089感知价格-超市形象-0.0050.065-0.070.944par_20-0.004顾客满意-超市形象0.9120.04321.389*par_210.878顾客满意-感知价格-0.0290.028-1.0360.3par_23-0.032顾客忠诚-超市形象0.1670.1011.6530.098par_220.183顾客忠诚-顾客满意0.50.14.988*par_240.569a1凡是a+数字的变量都是代表问卷中相应测量指标的，其中数字代表的问卷第一部分中问题的序号。-超市形象10.927a2-超市形象1.0080.03627.991*par_10.
10、899a3-超市形象0.7010.04814.667*par_20.629a5-质量期望10.79a4-质量期望0.790.06112.852*par_30.626a6-质量期望0.8910.05316.906*par_40.786a7-质量期望1.1590.05919.628*par_50.891a8-质量期望1.0240.05817.713*par_60.816a10-质量感知10.768a9-质量感知1.160.06517.911*par_70.882a11-质量感知0.7580.06811.075*par_80.563a12-质量感知1.1010.06915.973*par_90.78
11、4a13-质量感知0.9830.06714.777*par_100.732a18-顾客满意10.886a17-顾客满意1.0390.03430.171*par_110.939a15-感知价格10.963a14-感知价格0.9720.1277.67*par_120.904a16-顾客满意1.0090.03331.024*par_130.95a24-顾客忠诚10.682a23-顾客忠诚1.2080.09213.079*par_140.846注:“*”表示0.01 水平上显著，括号中是相应的C.R值，即t值。表7-6 方差估计方差估计S.E.C.R.PLabel超市形象3.5740.29911.95
12、8*par_25z22.2080.2439.08*par_26z12.060.2418.54*par_27z34.4050.6686.596*par_28z40.8940.1078.352*par_29z51.3730.2146.404*par_30e10.5840.0797.363*par_31e20.8610.0939.288*par_32e32.6750.19913.467*par_33e51.5260.1311.733*par_34e42.4590.18613.232*par_35e61.2450.10511.799*par_36e70.8870.1038.583*par_37e81.
13、3350.11911.228*par_38e101.7590.15211.565*par_39e90.9760.1227.976*par_40e113.1380.23513.343*par_41e121.9260.17111.272*par_42e132.1280.17612.11*par_43e181.0560.08911.832*par_44e160.420.0528.007*par_45e170.5540.0619.103*par_46e150.3640.5910.6160.538par_47e243.4130.29511.55*par_48e223.3810.28112.051*par
14、_49e231.730.2526.874*par_50e140.9810.5621.7450.081par_51注:“*”表示0.01 水平上显著，括号中是相应的C.R值，即t值。三、 模型拟合评价在结构方程模型中，试图通过统计运算方法（如最大似然法等）求出那些使样本方差协方差矩阵与理论方差协方差矩阵的差异最小的模型参数。换一个角度，如果理论模型结构对于收集到的数据是合理的，那么样本方差协方差矩阵与理论方差协方差矩阵差别不大，即残差矩阵（）各个元素接近于0，就可以认为模型拟合了数据。模型拟合指数是考察理论结构模型对数据拟合程度的统计指标。不同类别的模型拟合指数可以从模型复杂性、样本大小、相对性
15、与绝对性等方面对理论模型进行度量。Amos提供了多种模型拟合指数（如表表7-7 拟合指数指数名称评价标准表格中给出的是该拟合指数的最优标准，譬如对于RMSEA，其值小于0.05表示模型拟合较好，在0.05-0.08间表示模型拟合尚可（Browne & Cudeck，1993）。因此在实际研究中，可根据具体情况分析。绝对拟合指数(卡方)越小越好GFI大于0.9RMR小于0.05，越小越好SRMR小于0.05，越小越好RMSEA小于0.05，越小越好相对拟合指数NFI大于0.9，越接近1越好TLI大于0.9，越接近1越好CFI大于0.9，越接近1越好信息指数AIC越小越好CAIC越小越好7-7）供
16、使用者选择详细请参考Amos 6.0 Users Guide 489项。如果模型拟合不好，需要根据相关领域知识和模型修正指标进行模型修正。需要注意的是，拟合指数的作用是考察理论模型与数据的适配程度，并不能作为判断模型是否成立的唯一依据。拟合优度高的模型只能作为参考，还需要根据所研究问题的背景知识进行模型合理性讨论。即便拟合指数没有达到最优，但一个能够使用相关理论解释的模型更具有研究意义。第三节 模型修正关于案例中模型的拟合方法和模型修正指数详情也可参看书上第七章第三节和第四节。一、 模型修正的思路模型拟合指数和系数显著性检验固然重要，但对于数据分析更重要的是模型结论一定要具有理论依据，换言之，
17、模型结果要可以被相关领域知识所解释。因此，在进行模型修正时主要考虑修正后的模型结果是否具有现实意义或理论价值，当模型效果很差时如模型不可识别，或拟合指数结果很差。可以参考模型修正指标对模型进行调整。当模型效果很差时，研究者可以根据初始模型的参数显著性结果和Amos提供的模型修正指标进行模型扩展（Model Building）或模型限制（Model Trimming）。模型扩展是指通过释放部分限制路径或添加新路径，使模型结构更加合理，通常在提高模型拟合程度时使用；模型限制是指通过删除譬如可以删除初始模型中不存在显著意义的路径。或限制部分路径，使模型结构更加简洁，通常在提高模型可识别性时使用。Am
18、os提供了两种模型修正指标，其中修正指数（Modification Index）用于模型扩展，临界比率（Critical Ratio）这个CR不同于参数显著性检验中的CR，使用方法将在下文中阐明。用于模型限制。二、 模型修正指标无论是根据修正指数还是临界比率进行模型修正，都要以模型的实际意义与理论依据为基础。1. 修正指数（Modification Index）图7-19 修正指数计算修正指数用于模型扩展，是指对于模型中某个受限制的参数，若容许自由估计（譬如在模型中添加某条路径），整个模型改良时将会减少的最小卡方值即当模型释放某个模型参数时，卡方统计量的减少量将大于等于相应的修正指数值。使用修
19、正指数修改模型时，原则上每次只修改一个参数，从最大值开始估算。但在实际中，也要考虑让该参数自由估计是否有理论根据。若要使用修正指数，需要在Analysis Properties中的Output项选择Modification Indices项（如图7-19）。其后面的Threshold for Modification Indices指的是输出的开始值只有修正指数值大于开始值的路径才会被输出，一般默认开始值为4。图7-20 临界比率计算2. 临界比率（Critical Ratio） 临界比率用于模型限制，是计算模型中的每一对待估参数（路径系数或载荷系数）之差，并除以相应参数之差的标准差所构造出的
20、统计量。在模型假设下，CR统计量服从正态分布，所以可以根据CR值判断两个待估参数间是否存在显著性差异。若两个待估参数间不存在显著性差异，则可以限定模型在估计时对这两个参数赋以相同的值。若要使用临界比率，需要在Analysis Properties中的Output项选择Critical Ratio for Difference项（如图7-20）。三、 案例修正对本章所研究案例，初始模型运算结果如表7-8，各项拟合指数尚可。但从模型参数的显著性检验（如表7-5）中可发现可以看出，无论是关于感知价格的测量方程部分还是关于结构方程部分（除与质量期望的路径外），系数都是不显著的。关于感知价格的结构方程部
21、分的平方复相关系数为0.048，非常小。另外，从实际的角度考虑，通过自身的感受，某超市商品价格同校内外其它主要超市的商品价格的差别不明显，因此，首先考虑将该因子在本文的结构方程模型中去除，并且增加质量期望和质量感知到顾客满意的路径。超市形象对顾客忠诚的路径先保留。修改的模型如图7-21。表7-8 常用拟合指数计算结果拟合指数卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI结果1031.4 (180)0.8660.8420.8660.1091133.4411139.3782.834图7-21 修正的模型二根据上面提出的图7-21提出的所示的模型，在Amos中运用极大似然估计运行的
22、部分结果如表7-9。表7-9 常用拟合指数计算结果拟合指数卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI结果819.5 (145)0.8830.8620.8840.108909.541914.2782.274从表7-8和表7-9可以看出，卡方值减小了很多，并且各拟合指数也都得到了改善，但与理想的拟合指数值仍有差距。该模型的各个参数在0.05的水平下都是显著的，并且从实际考虑，各因子的各个路径也是合理存在的。下面考虑通过修正指数对模型修正，通过点击工具栏中的来查看模型输出详细结果中的Modification Indices项可以查看模型的修正指数（Modification In
23、dex）结果，双箭头（“”）部分是残差变量间的协方差修正指数，表示如果在两个可测变量的残差变量间增加一条相关路径至少会减少的模型的卡方值；单箭头（“-”）部分是变量间的回归权重修正指数，表示如果在两个变量间增加一条因果路径至少会减少的模型的卡方值。比如，超市形象到质量感知的MI值为179.649，表明如果增加超市形象到质量感知的路径，则模型的卡方值会大大减小。从实际考虑，超市形象的确会影响到质量感知，设想，一个具有良好品牌形象的超市，人们难免会对感到它的商品质量较好；反之，则相反。因此考虑增加从超市形象到质量感知的路径的模型如图7-22。 根据上面提出的图7-22所示的模型，在Amos中运用极
24、大似然估计运行的部分结果如表7-10、表7-11。表7-10 常用拟合指数计算结果拟合指数卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI结果510.1(144)0.9360.9140.9370.080602.100606.9421.505从表7-9和表7-10可以看出，卡方值减小了很多，并且各拟合指数也都得到了改善，但与理想的拟合指数值仍有差距。表7-11 5%水平下不显著的估计参数EstimateS.E.C.R.PLabel顾客满意-质量期望-.054.035-1.540.124par_22顾客忠诚-超市形象.164.1001.632.103par_21图7-22 修正的模
25、型三除上面表7-11中的两个路径系数在0.05的水平下不显著外，该模型其它各个参数在0.01水平下都是显著的，首先考虑去除p值较大的路径，即质量期望到顾客满意的路径。重新估计模型，结果如表7-12。表7-12 5%水平下不显著的估计参数EstimateS.E.C.R.PLabel顾客忠诚-超市形象.166.1011.652.099par_21从表7-12可以看出，超市形象对顾客忠诚路径系数估计的p值为0.099，仍大于0.05。并且从实际考虑，在学校内部，学生一般不会根据超市之间在形象上的差别而选择坚持去同一个品牌的超市，更多的可能是通过超市形象影响超市满意等因素进而影响到顾客忠诚因素。考虑删
26、除这两个路径的模型如图7-23。根据上面提出的如图7-23所示的模型，在AMOS中运用极大似然估计运行的部分结果如表7-13。表7-13 常用拟合指数计算结果拟合指数卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI结果515.1 (146)0.9360.9130.9360.080603.117607.7491.508从表7-10和表7-13可以看出，卡方值几乎没变，并且各拟合指数几乎没有改变，但模型便简单了，做此改变是值得的。该模型的各个参数在0.01的水平下都是显著的，另外质量感知对应的测量指标a11（关于营业时间安排合理程度的打分）对应方程的测定系数为0.278，比较小，从
27、实际考虑，由于人大校内东区物美超市的营业时间从很长，几乎是全天候营业在顾客心中，可能该指标能用质量感知解释的可能性不大，考虑删除该测量指标。修改后的模型如图7-24。根据上面提出的如图7-24所示的模型，在Amos中运用极大似然估计运行的部分结果如表7-14。表7-14 常用拟合指数计算结果拟合指数卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI结果401.3 (129)0.9510.9300.9510.073485.291489.4801.213从表7-13和表7-14可以看出，卡方值减小了很多，并且各拟合指数都得到了较大的改善。该模型的各个参数在0.01的水平下都仍然是显著
28、的，各方程的对应的测定系数增大了。图7-23 修正的模型四图7-24 修正的模型五下面考虑通过修正指数对模型修正，e12与e13的MI值最大，为26.932，表明如果增加a12与a13之间的残差相关的路径，则模型的卡方值会减小较多。从实际考虑，员工对顾客的态度与员工给顾客结帐的速度，实际上也确实存在相关，设想，对顾客而言，超市员工结帐速度很慢本来就是一种对顾客态度不好的方面；反之，则相反。因此考虑增加e12与e13的相关性路径。（这里的分析不考虑潜变量因子可测指标的更改，理由是我们在设计问卷的题目的信度很好，而且题目本身的设计也不允许这样做，以下同。）重新估计模型，重新寻找MI值较大的，e7与
29、e8的MI值较大，为26.230，（虽然e3与e6的MI值等于26.746，但它们不属于同一个潜变量因子，因此不能考虑增加相关性路径，以下同）表明如果增加a7与a8之间的残差相关的路径，则模型的卡方值会减小较多。这也是员工对顾客的态度与员工给顾客结帐的速度之间存在相关，因此考虑增加e7与e8的相关性路径。重新估计模型，重新寻找MI值较大的，e17与e18的MI值较大，为13.991，表明如果增加a17与a18之间的残差相关的路径，则模型的卡方值会减小较多。实际上消费前的满意度和与心中理想超市比较的满意度之间显然存在相关，因此考虑增加e17与e18的相关性路径。重新估计模型，重新寻找MI值较大的
30、，e2与e3的MI值较大，为11.088，表明如果增加a2与a3之间的残差相关的路径，则模型的卡方值会减小较多。实际上超市形象和超市品牌知名度之间显然存在相关，因此考虑增加e2与e3的相关性路径。重新估计模型，重新寻找MI值较大的，e10与e12的MI值较大，为5.222，表明如果增加a10与a12之间的残差相关的路径，则模型的卡方值会减小较多。但实际上超市的食品保险&日用品丰富性与员工态度之间显然不存在相关，因此不考虑增加e10与e12的相关性路径。另外,从剩下的变量之间MI值没有可以做处理的变量对了，因此考虑MI值修正后的模型如图7-25。图7-25 修正的模型六根据上面提出的如图7-25
31、所示的模型，在Amos中运用极大似然估计运行的部分结果如表7-15。表7-15 常用拟合指数计算结果拟合指数卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI结果281.9 (125)0.9720.9510.9720.056373.877378.4650.935从表7-14和表7-15可以看出，卡方值减小了很多，并且各拟合指数都得到了较大的改善。该模型的各个参数在0.01的水平下都仍然是显著的，各方程的对应的测定系数增大了。下面考虑根据Pairwise Parameter Comparisons来判断对待估计参数的设定，即判断哪些结构方程之间的系数没有显著差异，哪些测量方程的系数
32、之间没有显著差异，哪些结构方程的随机项的方差之间没有显著差异，哪些测量方程的随机项的方差之间的之间没有显著差异，对没有显著差异的相应参数估计设定为相等,直到最后所有相应的critical ratio都大于2为止。通过点击工具栏中的来查看模型输出详细结果中的Pairwise Parameter Comparison项可以查看临界比率（Critical Ratio）结果，其中par_1到par_46代表模型中46个待估参数，其含义在模型参数估计结果表（如表7-5，7-6）中标识。根据CR值的大小一般绝对值小于2认为没有显著差异。，可以判断两个模型参数的数值间是否存在显著性差异。如果经检验发现参数值
33、间不存在显著性差异，则可以考虑模型估计时限定两个参数相等。如果是某两个参数没有显著差异，并且根据经验也是如此，则可在相应的认为相等的参数对应的路径或残差变量上点击右键选择Object Properties，然后出现如图7-11的选项卡，选择parameters项，如图7-26 对应因果路径图7-27 对应残差变量图7-28 对应相关系数路径图7-26，图7-27，图7-28。然后在Regression weight对应因果路径。,variance对应残差变量。,covariane对应相关系数路径。输入相同的英文名称即可。比如从图7-25修正的模型六输出的临界比率结果中发现绝对值最小的是par_
34、44和par_45对应的-0.021，远远图7-29 设置e22和e24的方差相等图7-30 修正的模型七小于95%置信水平下的临界值，说明两个方差间不存在显著差异。对应的是e22和e24的方差估计，从实际考虑，也可以认为它们的方差相差，则残差变量e22和e24上点击右键选择Object Properties，出现如图7-29的选项卡，然后在Object Properties选项卡下面的variance中都输入“v2”，最后关掉窗口即可设置e22和e24的方差相等。经过反复比较得到的结构方程模型如图7-30。根据上面提出的如图7-30所示的模型，在Amos中运用极大似然估计运行的部分结果如表7
35、-16。表7-16 常用拟合指数计算结果拟合指数卡方值(自由度)CFINFIIFIRMSEAAICBCCEVCI结果295.9 (146)0.9730.9480.9730.051345.909348.4020.865从表7-15和表7-16可以看出，卡方值虽然增大了一些，但自由度大大增加了，并且各拟合指数都得到了较大的改善（NFI除外）。该模型的各个参数在0.01的水平下都仍然是显著的，各方程的对应的测定系数相对而言增大了很多。四、 最优模型参数估计的展示表7-17 最优模型各路径系数估计未标准化路径系数估计S.E.C.R.PLabel标准化路径系数估计质量期望-超市形象0.3530.0311
36、1.495*bb0.384质量感知-超市形象0.7230.02331.516*aa0.814质量感知-质量期望0.1290.0353.687*par_160.134顾客满意-质量感知0.7230.02331.516*aa0.627顾客满意-超市形象0.3530.03111.495*bb0.345顾客忠诚-顾客满意0.7230.02331.516*aa0.753a1-超市形象10.925a2-超市形象1.0420.0252.853*b0.901a3-超市形象0.7280.03620.367*d0.631a5-质量期望10.836a4-质量期望0.7280.03620.367*d0.622a6-质
37、量期望0.8720.02633.619*a0.808a7-质量期望1.0420.0252.853*b0.853a8-质量期望0.8720.02633.619*a0.731a10-质量感知10.779a9-质量感知1.1590.03632.545*c0.914a12-质量感知1.0420.0252.853*b0.777a13-质量感知0.8720.02633.619*a0.677a18-顾客满意10.861a17-顾客满意1.0420.0252.853*b0.919a16-顾客满意1.0420.0252.853*b0.963a24-顾客忠诚10.706a23-顾客忠诚1.1590.03632.5
38、45*c0.847a22-顾客忠诚0.8720.02633.619*a0.656注:“*”表示0.01 水平上显著，括号中是相应的C.R值，即t值。表7-18 最优模型相关性路径系数估计协方差估计S.E.C.R.PLabel相关系数估计e12e130.6990.0729.658*r20.32e7e80.6990.0729.658*r20.46e18e170.2770.055.568*r10.289e2e30.2770.055.568*r10.178注:“*”表示0.01 水平上显著，括号中是相应的C.R值，即t值。表7-19 最优模型方差估计方差估计S.E.C.R.PLabel超市形象3.46
39、10.27512.574*par_17z22.4980.21911.42*par_18z10.6450.0857.554*par_19z40.4110.0626.668*par_20z51.4470.1778.196*par_21e51.2630.07816.217*v3e42.4580.12519.59*v5e61.1890.07316.279*v6e71.1890.07316.279*v6e81.9440.10917.84*v7e101.7730.11914.904*v1e90.7260.05214.056*v4e121.9440.10917.84*v7e132.4580.12519.59*v5e181.2630.07816.217