SICAS模型中每个维度的分值通常通过将样本在不同满意度水平上的分布进行加权平均计算。感知维度表中，满意度水平分为五类：很不满意、不满意、一般、满意、很满意，并且给出了对应的样本数。要计算维度分值，可以按照以下步骤进行：
1.确定每个满意度水平的权重：
很不满意：通常赋予最低的分值，例如1分
不满意：稍高于很不满意的分值，例如2分
一般：中等分值，例如3分
满意：较高的分值，例如4分
很满意：最高的分值，例如5分
2.计算加权平均：对每个满意度水平，将样本数乘以对应的权重，然后将所有乘积相加，最后除以总样本数，得到加权平均分值。
数学公式：维度分值= ∑ (i=1,n)(样本数i ×权重i)/样本数i  其中，n 是满意度水平的数量，样本数i是第 i 个满意度水平的样本数，权重i是第 i 个满意度水平的分值。
3.应用论文中的具体数据：
很不满意（权重为1）：样本数18，乘积 18×1=18
不满意（权重为2）：样本数22，乘积 22×2=44
一般（权重为3）：样本数26，乘积 26×3=78
满意（权重为4）：样本数76，乘积 76×4=304
很满意（权重为5）：样本数67，乘积 67×5=335
将这些乘积相加，然后除以总样本数（18+22+26+76+67=209），得到：
维度分值= （18+44+78+304+335）/209 = 779/209 ≈3.73
由于论文中的分值是3.73，可能是直接通过上面的计算步骤得出的结果。如需进一步验证这个分值，可按上述步骤手动计算一遍。
这个计算方法是一般的满意度调查分析，如若用特定研究或分析方法有不同的要求或标准，可能需要按特定的要求来计算维度分值。