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Discriminant validity 区分效度 是试图找出一个量表是否可以跟测量 “类似” 构念的量表区分出来。 C, ]5 `- T. w
一个测量 “购买意欲” 的量表,跟一个测量 “产品喜好” 的量表应该是由相关,但是不一样的。
9 V5 h0 I: ]: H/ i; T& Q所以 Anderson & Gerbing 的概念是对的。但是在实际上是有问题的。原因有二:
* f' y) A* |3 h4 B1 R2 ]1 p
. g1 M, W7 x `(1) 卡方差 的验证方法非常敏感,尤其是当样本很大的时候,因子相关等于0.99 也可以区分出来。请问两因子的相关如果是0.95的话,我们还可以说他们是测量不同的构念吗?我的经验是因子相关大于0.8的话(0.8 自然不等于 1.0, 也就是说卡方是显著了),大部分的评审都会开始生怀疑的。
# E0 W5 K ]' Y* R9 P1 f. s% I6 Y: G3 x3 \7 [. {4 p% z
(2) 我们还要看你选来作比较的另外一个测量的构念是什么。如果是风马牛不相及的构念,分开了有怎么样呢?
* v( F8 y& M2 N( ?6 w8 K+ D4 ?1 L* c7 H: j4 ~# p' Z& c% o' d" q
所以,对我来说 discriminant validity 不是一个客观的标准,里面有一定的主观成分。如果选上作为比较的测量构念很相近,而因子相关又远少于 0.8的话,一般是可以接受的。如果是这样的话,就不是显著不显著的问题了。 |
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