本章对样本数据进行了描述性统计分析，说明了样本分布的情况，并对最终形成的调查问卷进行了信效度检验，检验的结果表明问卷的信效度是符合要求的；在此基础上，进行了结构方程模型分析，用以验证模型和假设。这一部分共分三个步骤，第一步是对模型涉及的电子商务应用、营销能力和营销绩效所对应的问项（即，观察变量）进行测量模型分析，以确定观察变量是否足以反映潜变量，从中找到对变量结构修改的方向；第二步是对电子商务应用、营销能力和营销绩效进行高阶因子分析，以确定这三个因子是否可以由一阶变量构成，为对假设的检验提供依据；第三步，分别利用全模型的方法检验了电子商务应用对营销能力的影响、营销能力对营销绩效的营销以及营销能力的中介作用。在数据处理过程中，本书随时把统计结果与模型假设相对比，以解释对模型假设的支持情况。

[1]本研究采用Harman单因素检验法检验共同测量偏误问题。这种技术的基本假设是如果方法变异大量存在，进行因素分析时，要么析出单独一个因子；要么一个公因子解释了大部分变量变异。传统的做法是把所有变量放到一个探索性因素分析中，检验未旋转的因素分析结果，确定解释变量变异必须的最少因子数，如果只析出一个因子或某个因子解释力特别大，即可判定存在严重的共同方法偏差（周浩， 龙立荣，2004）。

[2]逐步建立了观察变量7与3（研发与运营管理和与客户的一般信息沟通）、6与5（一般员工和财务管理与高级员工和财务管理）、8与5（企业允许供应商在线投标与一般员工和财务管理）、5与3（一般员工和财务管理与企业客户一般信息沟通）、9与2（查询并确认潜在的供应商和企业内部一般信息沟通之间）、2与1（企业内部一般信息沟通与内部物流和零部件信息沟通）、11与7（客户可以在线选择产品或进行产品配置与企业的研发和生产管理）、6与1（企业高级员工和财务管理与内部物流和零部件信息沟通）、5与1（一般员工和财务管理与企业的内部物流和零部件信息沟通）、3与1（企业内部物流和零部件信息沟通与跟客户的一般信息沟通）之间的联系。(www.daowen.com)

[3]观察变量3与2之间表示利润率与毛利润之间的关系；观察变量12与11之间表示新产品数量与新产品收益之间的关系；观察变量4与1之间表示客户抱怨与销售收入之间的关系；观察变量11与3之间表示新产品收益与利润率之间的关系；观察变量6与5之间表示客户忠诚度与客户满意度之间的关系；观察变量8与5之间表示产品认可质量与客户满意度之间的关系。

[4]其他检验中介作用的方法为：一种做法是检验经过中介变量的路径上的回归系数的乘积ab是否显著，即检验H0：ab=0，如果拒绝原假设，中介效应显著，这种做法其实是将ab作为中介效应。一种做法是检验c’与c的差异是否显著，即检验H0：c-c’=0，如果拒绝原假设，中介效应显著（温忠麟等人，2004）。