测量量表的信度与效度检验
第三节 测量量表的信度与效度检验
在本部分研究中，所采用的大样本数据同上章所采用的数据一样。同样，为了保证本部分理论构建中变量适合于采用结构方程分析方法，需要进行可信性及有效性的检验，否则根据变量间的统计关系做出的结论经不起推敲。内部一致性信度检验同小样本分析中的CITC及Cronbachα系数法相同，分析工具为统计软件SPSS 15．0。有效性分析可通过检验内容效度、收敛效度及区分效度来进行。其中，内容效度通过主观感觉来评价，收敛效度和区分效度则通过验证性因子分析方法来进行，分析工具为AMOS 6．0。
一、内部一致性信度分析
在此，内部一致性信度分析同小样本分析中所用方法完全相同，方法及标准不再赘述，仅将最终结果列出，如表4－12、4－13、4－14、4－15、4－16、4－17、4－18所示。
表4－12 功能价值相关量表的CITC和信度分析
表4－13 社会价值相关量表的CITC和信度分析
表4－14 享乐价值相关量表的CITC和信度分析
表4－15 认知价值相关量表的CITC和信度分析
表4－16 集体谈判价值相关量表的CITC和信度分析
表4－17 社群 压力相关量表的CITC和信度分析
表4－18 关系信任相关量表的CITC和信度分析
二、测量效度分析
为了验证品牌社群融入影响因素的收敛效度及区分效度，笔者在此同样对品牌社群融入影响因素进行了验证性因子分析。
从表4－19中可以看出，品牌社群融入使得因素验证性因子分析的拟合效果比较好，各类拟合指数均超过评价标准。绝对拟合指数χ2／df＝2．254＜3，RMSEA＜0．1，GFI＝0．899≈0．9，优于或接近于最佳评价标准；相对拟合指数NFI＝0．886≈0．9，CFI＝0．913＞0．9，NNFI＝0．896≈0．9，这些指标也优于或非常接近于最佳评价标准。这说明，品牌社群融入影响因素量表的拟合程度较好，适合于进一步进行区分效度及收敛效度的分析。
表4－19 品牌社群融入影响因素模型拟合结果
总体模型被接受以后，每个结构变量还需要进行检验。一是评判收敛效度，二是评判区分效度，笔者在此同样采用了CR及 AVE两个指标进行判断，结果如表4－20所示。
表4－20 品牌社群融入影响因素收敛效度指标计算结果
根据上表可知，各维度的CR值均高于0．6，AVE值均高于0．5，说明该 问卷品牌社群融入影响因素部分的收敛效度不错。
区分效度是指不同变量测量之间的差异化程度。比较AVE的均方根与因子间 相关系数的大小，是分析区分效度的常用方法。表4－21列出了品牌社群融入影响因素各因子间的相关系数和AVE的均方根（以粗体显示于对角线），从中首先可以发现，没有两个维度之间的相关系数特别大，相关系数的取值均在－0．358—0．499之间；其次可以发现，各因子的AVE值的均方根均大于其与其他因子之间的相关系数，表明品牌社群融入影响因素的区分效度较好。
表4－21 品牌社群融入影响因素模型AVE的均方根与影响因素因子相关系数比较
针对上述探索性及验证性因子分析做以下两点说明：第一，由于探索性因子分析及验证性因子分析所使用样本不同，因此探索分析中各因子载荷与验证性因子分析中标准化路径系数有一定的差别，但在多数因子上两者差别不大；第二，通过验证性因子分析的整体拟合指数结果图（图4－1）可以发现，以上七个因素之间的相关系数并不高，因此可以认定上述因子的重叠性不高，上述因子的划分是正确的。
图4－1 品牌社群融入影响因素因子分析的整体拟合指数结果图
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