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地理商標(biāo)構(gòu)念測量的效度分析

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構(gòu)念測量的效度(validity)依賴于非常嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)過程,直接與某個工具本質(zhì)上測量什么樣的問題緊密相連(Churchill,1979)。一般情況下,使用區(qū)別效度(discriminationvalidity)和收斂效度(convergentvalidity)對其進(jìn)行測量。
區(qū)別效度是測量確實(shí)新穎的程度,而不是某些其他變量的簡單反映(Churchill,1979)。就像CampbellandFiske(1959)比較有說服力的論證一樣,即應(yīng)該是兩個不同的測量,如果它們之間存在太高的相關(guān)程度,就意味著這個測量是無效的。相關(guān)程度過高的測量可能意味著測量的是同一個構(gòu)念而不是不同的構(gòu)念。當(dāng)相關(guān)系數(shù)小于或等于0.90時,意味著測量的是不同的構(gòu)念,更低的相關(guān)系數(shù)則表明兩個構(gòu)念測量存在區(qū)別效度(FornellandLarcker,1981)。關(guān)于量表的區(qū)別效度,小編采用了這樣兩種方法:①如果各潛變量的平均提煉方差大于該變量與其他變量的共同方差,則表明量表具有較高的區(qū)別效度(FornellandLarcker,1981);②如果兩個潛變量之間的相關(guān)系數(shù)估計的置信區(qū)間(加減標(biāo)準(zhǔn)誤的兩倍)不含1,則認(rèn)為測量之間具有區(qū)別效度(AndersonandGerbing,1988)。
潛變量的平均提煉方差表示通過觀測變量能測量潛變量的百分比,其計算方式為衡量某一潛變量之各觀測變量R2總和除以觀測變量的個數(shù),其值應(yīng)大于0.5為最佳(Sharma,1996)。其計算公式如下:
AVE=Sum(loadings)2/[Sum(loadings)2+Sum(residualvariance)]式中,AVE為某一潛變量的平均提煉方差,loadings為標(biāo)準(zhǔn)化負(fù)荷量,residualvariance為觀察變量的測量誤差。
概念模型4個潛變量的平均提煉方差和共同方差之間的比較見表6.7。
通過表6.7可以看出,各潛變量的平均提煉方差均大于規(guī)定的界值0.5,并大于該變量與其他潛變量之間的共同方差。另外,通過計算發(fā)現(xiàn),ED和HI的相關(guān)系數(shù)是所有配對相關(guān)系數(shù)中最大的,標(biāo)準(zhǔn)誤為0.06,其置信區(qū)間為0.55~0.79,表明小編開發(fā)的構(gòu)念測量具有較高的區(qū)別效度。
收斂效度是指用一個方法與其他方法測量同一個構(gòu)念,兩種測量存在高相關(guān)的程度(Churchill,1979)。關(guān)于收斂效度,小編使用了因子負(fù)荷判定法。通過驗(yàn)證性因子分析,所有指標(biāo)在各自計量概念上的因子負(fù)荷都高度顯著,因子負(fù)荷在界值0.5~0.95之間,說明量表有較高的收斂效度(BagozziandYi,1988)。輸出結(jié)果顯示,因子負(fù)荷在0.60~0.88之間,潛變量在各指標(biāo)上的負(fù)荷的T值均大于1.96,說明各指標(biāo)在0.05的顯著性水平下不等于0;所有指標(biāo)在各自計量的概念上的因子負(fù)荷在規(guī)定的界值之間,表明各個構(gòu)念測量有較高的收斂效度。

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