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地理商標(biāo)構(gòu)念測量的效度分析

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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