結構方程模式取向的信效度分析(Reliability and Validity ... | 電視節目表查詢網
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2021年9月27日—結構方程模式取向的信效度分析(ReliabilityandValidityAnalysis-SEM...其他潛在變項的AVE至少有達到0.30或0.40的標準,就大致可以接受了。
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在編制量表(Scale)的時候,由於是以外顯(Manifest)的觀察變項(Observation variable,即題目)去測量看不見的特質(Trait,即潛在變項),因此研究者所設計的題目是否穩定且一致(信度)以及是否測量到想要探知的特質(效度)就顯的非常重要。關於信效度的概念,本部落格有2篇簡介文章的介紹可以先參考一下。
然而結構方程模式(Structural equation modeling, SEM)儼然已經成為近代分析的典範,因此在量表的信效度分析上常常也使用SEM來驗證,本文旨在介紹SEM取向的建構信效度分析,根據Hair et al. (2006, pp.807-808) 的分類,將SEM取向的建構效度(Construct validity)分成收斂效度(Convergent validity,也稱聚合效度)、區別效度(Discriminant validity)以及實務上比較少見的理論效度(Nomological validity)。本文分成上下兩篇,上篇介紹收斂信效度,下篇介紹區別效度。
一、名詞簡介
圖2是一個潛在變項(ξ1),由三個觀察變項所反映(Reflect),其中λx11至λx31就是標準化因素負荷量(Standardized factor loading,SFL, 就跟探索性因素分析的因素負荷量是一樣的),SFL數值介於0至1之間,δ1至δ3是觀察變項的殘差(無法被潛在...
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