区别效度的方法
<br /> 区别效度和收敛效度共同组成构建效度，是效度分析中相对较难的部分，我结合自己做的经验，下面做个介绍，如有错误的地方大家及时指正<br /> <br /> 1、因子分析法做区别效度分析：Kerhnger(1986)提出，同一构面中，因子负荷值越大(通<br /> 常为0.5以上)，表示收敛效度越高;每一个项目只能在其所属的构面中，出现一<br /> 个大于.05以上的因子负荷值，符合这个条件的项目越多，则量表的区别效度越高。<br /> 2、用amos等做验证性因子分析时，修正指数(M)I被用来检验区别效度。修正指数指的是模型中某个受限制的<br /> 参数(通常是固定为0的参数)，若容许自由估计，模型会因此而改良，整个模型卡方减少的数值，称为此参数的修正指数。Ml小于3.84(P<0.05)或6.63(P<001)，表明测量模型有较好的区别效度(侯杰泰，2004)<br /> <br /> <br /> 另外，一、二阶CFA的基础上分析同属于一特定二阶因子的各一阶因子间区分效度：<br /> 通常，对一个变量进行维度划分，既要求各维度之间显著相关，但又必须具<br /> 有足够的区分效度。因为，假若各维度之间的相关性不显著，则可能表明各维度<br /> 并非反映一个共同的变量。但如相关性过强，则又可能表明各维度实质为同一概<br /> 念，没有进行维度划分的必要。多数学者(如侯杰泰等(2004)与黄芳铭(2005))<br /> 一致认为，对于维度间是否显著相关，可通过维度间相关系数的T值进行判断，<br /> 通常可简单地取T值大于2为是否显著的判断标准。<br /> 对于各维度间是否存在足够的区分效度，通常采用比较各维度间完全标准化<br /> 相关系数与所涉及各维度自身AVE的平方根值大小，当前者小于后者，则表明<br /> 各维度间存在足够的区分效度，反之，则区分效度不够(Fomell&Larcker， 1981)<br /> 本文来自: 人大经济论坛 详细出处参考：http://bbs.pinggu.org/viewthread.php?tid=499109&page=1&from^^uid=413659<br /> <br /> 有两篇参考文章：http://bbs.pinggu.org/thread-497273-1-1.html 自己先顶一下 之前看到有人问这个问题，现在把他们整理好，一起发出来 做得很好，但有些问题还要进一步商量<br /> 顶一个 寫得真好，多謝 分享！！ 构面是什么意思啊? 我刚学 不太懂 <strong> 5# <i>brightcy</i> </strong> <br /> <br /> 例如組織承諾(Organizational commitment)這個構念(construct)就可以再細分為三個次構面或維度，其中包括：情感性( affective)承諾, 持續性(continuance) 承諾以及規範性o (normative) 承諾.。 每一个项目只能在其所属的构面中，出现一<br /> 个大于.05以上的因子负荷值，~~~？？？？？？<br /> 这是什么意思?不是所有路径载荷系数越高越好么？ 怎么没听明白啊 是不是模型验证中，因子负荷小于0.5的都要删去的？？ 非常好，谢谢分享经验 <blockquote>lilin2005214 发表于 2010-4-26 09:58 <img src="http://bbs.pinggu.org/images/common/back.gif" "thumbImg(this)" alt="" /><br /> 是不是模型验证中，因子负荷小于0.5的都要删去的？？</blockquote>good question! 很有帮助：） 寫得真好，多謝！！页:
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