验证性因子分析（二）

一、效度分析

效度分析（即问卷有效性分析）是指测量结果与试图要达到的目标之间的接近程度，即一个测验对其所要测量的理论结构或特质测量到什么程度的估计，其中结构效度是最强有力的效度测定程序，该方法可客观地观察测量结果的数据结构与问卷的设计是否相符，它是指测验能说明理论构想的结构或特质的程度，或者用某种结构或特质来解释测量分数的恰当程度，其着重点是测验本身、测验赖以编制起来的心理结构或特质能力。用因子分析方法来评价量表的结构效度是一个比较公认的方法，而因子分析可以分为探索性因子分析与验证性因子分析(李跃平和黄子杰，2007)。一般针对成熟学者量表，我们采用验证性因子分析即可。

二、具体情况具体分析

在上一篇文章中，我们主要描述了第一种情况，即问卷中没有多维度量表，也不存在包含四项及以上题项的维度，本文将继续就具体情况进行分析。

第一类：假设模型中所有变量都为单维度量表

情况二：不妨假设有自变量EL，因变量EE，中介变量OI,且三个变量都为单维度量表，其中EL有五个题项，EE有四个题项，OI有三个题项。

表1 题项情况(纯属虚构)
变量	维度	题项
A	1	5
B	1	4
C	1	3

第一步：应用AMOS 23.0，在绘图区构建模型如下。

第二步：由于该模型中存在包含四个题项以上的量表，因此需对这些量表进行单独汇报。除了整体模型的效度检验结果，还需汇报EL与EE两个变量（题项大于等于4项）的效度检验结果，如下。

首先依据图2模型确定因子载荷值、CR值、AVE值、整体拟合度等数据，而后绘制对题项多于3项的量表进行单独的检验，结构方程模型图如下

而后依次点击“Analysis Properties - Estimation - Estimate means and intercepts - Output - Modification indices - Indirect, direct & total effects - Tests for normality and outliers”（图5、图6）→ Calculate estimate → View

第三步：进行区别效度检验，首先利用SPSS进行相关性分析，而后计算AVE值的平方根并进行比较。

三、汇报模板

表2 聚合效度与适配度检验
变量	题项	因子载荷	CR	AVE	整体适配度指标
A	A1	0.678	0.8942	0.6304	$x^{2}/df=2.408$ $SRMR=0.0224$ $RMSEA=0.048$ $GFI=0.985$ $CFI=0.991$ $IFI=0.991$ $RFI=0.969$ $NFI=0.985$
	A2	0.789
	A3	0.776
	A4	0.802
	A5	0.908
B	B1	0.839	0.877	0.6409
	B2	0.811
	B3	0.791
	B4	0.759
C	C1	0.689	0.8333	0.627
	C2	0.808
	C3	0.868

表3 区别效度检验
变量	M	SD	1	2	3
A	3.7560	0.6731	0.794
B	3.4409	0.7789	0.557**	0.801
C	3.8256	0.7393	0.605**	0.556**	0.792

注：*表示p<0.05，**表示p<0.01，***表示p<0.001。

运用AMOS23.0对A与B进行验证性因子分析，结果表明A的模型拟合度较优 $(x^{2}/df=2.367, RMSEA=0.052, SRMR=0.0121, GFI=0.989, CFI=0.996, IFI=0.996, RFI=0.984, NFI=0.991)$

B的模型拟合度亦较优 $(x^{2}/df=2.367, RMSEA=0.052, SRMR=0.0121, GFI=0.986, GFI=0.990, CFI=0.970, IFI=0.970, RFI=0.965, NFI=0.990)$

整体拟合度良好 $(x^{2}/df=2.408, RMSEA=0.0224, SRMR=0.048, GFI=0.985, CFI=0.991, IFI=0.991, RFI=0.969, NFI=0.985)$

此外，各变量的解释方差均在70%以上。同时CFA结果表明，各题项的因子载荷为0.678~0.908，均大于0.65，各潜变量AVE值为0.627~0.6409，均大于0.60，各潜变量CR值为0.8333~0.8942，均大于0.80，表明模型具有较好的聚合效度；AVE的平方根均大于其所在行与列的潜变量的相关系数绝对值，表明模型具有较好的区别效度。

参考文献

[1]李跃平,黄子杰.验证性因子分析在量表结构效度考核中作用[J].中国公共卫生,2007(10):1198-1199.

[2]蒋小花,沈卓之,张楠楠,廖洪秀,徐海燕.问卷的信度和效度分析[J].现代预防医学,2010,37(03):429-431.