收敛效度与区别效度.ppt

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1、ConfirmatoryFactorAnalysis第六章驗證型因素分析1大綱＊6.1前言＊6.2驗證型因素分析：如何運作＊6.3樣本問題(略)＊6.4驗證型因素分析之應用26.1前言CFA屬於結構方程模式(SEMwithlatentvariables)的一種次模型，CFA分析的數學原理與統計程序，都是SEM的一種特殊應用。CFA的進行必須有特定理論依據或概念架構作為基礎，然後藉由數學程序來確認該理論觀點所導出的計量模型是否確實、適當。CFA的參數估計可採最大概似估計法，而非矩陣分解，其優點為提供模型適合度檢定統計量的值提供估計參數

2、之標準誤3探索型因素分析與驗證型因素分析之比較EFA(第五章)CFA(第六章)理論架構在分析過程中所扮演的角色理論架構是因素分析後的產物須先有特定的理論觀點作為基礎，再決定該架構是否適當。理論架構在分析過程中所扮演的檢驗時機事後概念事前概念46.1.1應用(一)檢定因子模型之適合度透過驗證性因素分析，可針對特定因子模型衡量適合度，並測試其適當與否。案例－BenjaminandPodolny(1996)想瞭解美國加州不同區域栽培葡萄的等級狀態，聘請10位專家對73個不同區域加以評等，評等等級為1(狀態差)~7(狀態佳)。最後選取資料較完

3、整(完成59個不同區域評等)的5位專家。5單因子模型(測量模型)等級狀態X1X2X3X4X5δ1δ2δ3δ4δ5λ1λ2λ3λ4λ56Table6.1相關係數矩陣(五位專家對59個不同區域製酒狀態評等)CFA可計算模型適合度指標，以驗證單因子模型是否適合樣本資料的相關結構透過驗證型因素分析，可以檢查因子結構狀態及專家的可靠度(測量信度)。以此題為例，相關係數均很高，故可知專家評等結果應該具一致性。CFA可提供信度及效度(收斂效度與區別效度)分析。X1X2X3X4X5X11.000000.764900.678210.675150.681

4、86X20.764901.000000.735220.625640.76585X30.678210.735221.000000.631700.71356X40.675150.625640.631701.000000.51748X50.681860.765850.713560.517481.000007(二)評估建構(construct)的信效度進行CFA時，可以使用模式配適度統計量(χ2)值與相關配適度指標(GFI、AGFI)來衡量變項的信度(reliability)與效度(validity)。信度：指標變數與潛伏變數之間相關程度(>

5、0.7)效度：可分為下列兩種收歛效度(convergentvalidity)：對相同特性(construct,concept,orresearchvariables)使用不同衡量方法(Likertscale,Stapelscale,orsemanticdifferential)，所得結果高度相關。區別效度(discriminantvalidity)：不同建構(construct,即研究變數或稱concept)彼此之間確實不相同。8Multitrait–multimethodmatrix(多重特質多重方法)圖6.11.李克尺度：Stro

6、nglyGenerallyModeratelyModeratelyGenerallyStronglyAgreeAgreeAgreeDisagreeDisagreeDisagree“Selectioniswide.”________________________2.語言差異尺度：ExtremelyQuiteSlightSlightQuiteExremelyWideSelection________________________LimitedSelection3.史德培尺度：+3___+2___+1___WideSelection-1

7、___-2___-3___9表6.2相關係數矩陣(針對連鎖商店的兩個特徵(storeappearance,Aandproductassortment,P)分別採用三種不同方法(Likertscale,L,Differentialscale,D,andStapelscale,S))ALADASPLPDPSAL1.000AD0.7761.000AS0.6760.7391.000PL0.6380.6000.5391.000PD0.5610.6350.5270.7131.000PS0.5220.5590.5890.7200.6981.0001

8、06.2驗證型因素分析：如何運作11圖6.2兩因子模型路徑圖：學生智力測驗模型ξ1X1ξ2x2x3x4x5δ1δ2δ3δ4δ5φ12126.2.1Intuition執行驗證型因素分析時，應優先使用樣本共變數矩陣，而非相關