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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。
: A! b; |; U' f- J- s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。
, H, g' C7 \- e" f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: m4 c: c; a8 A7 O2 }
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(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。
" H4 b8 ^) P5 |# m
7 @* A1 q+ `. N, A. h# C- P(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?, y( `8 L8 ~8 J7 D/ {% d
0 Z, F, U" |& V* A8 _7 d4 b
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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