（一）研究效度分析
效度分析是对数据的有效性进行检验，本研究采取以下措施来保证研究的效度：
1．研究的外部效度。
本课题选择的样本涵盖多个行业，以增加本研究的外部效度；而且为了进一步保证数据资料的代表性和有效性，本研究取20个早期应答者和20个晚期应答者，并假设晚期应答更接近于无应答的情况[173]。通过对早期应答和晚期应答两组样本的T检验发现早期和晚期应答者在产业、规模、控制机制等方面没有显著的差异。这说明本研究不存在系统的无应答偏差，因此，样本具有很好的代表性。
2．测量效度。
所谓测量效度（Validity）是指测量工具能测量理论的概念或者特质的程度，它反映了测量的精确性。在测量效度检验过程中，本研究进行了表面效度、内容效度。
首先是问卷的表面效度检验。由于本研究的问卷设计中使用的量表和指标大多借鉴国外相关研究成果，因此需要特别关注本研究的文化背景，充分考虑测量指标的跨文化适应性、项目描述的语言差异以及本研究的主要目的。为此，我们请一位熟悉服务外包管理领域专业英语的外籍教师进行指导和把关，就翻译过程中出现的语言、文化差异反复推敲，谨慎翻译和校对。然后，根据本研究的目的和中国的经济和文化背景，对原始项目逐一修改和筛选。
其次是测量问卷的内容效度检验，即测量工具所能涵盖研究主题的程度。我们请9名专家来对测量问卷的内容进行评价和修改，其中，有5位专家是具有实际工作背景的企业服务外包项目管理者，1位专家是长期担任企业战略咨询工作的大学教授，另外3位专家是来自行业协会和主管部门的政策研究人员。这些专家对初步拟定的调查问卷进行审核，指出了问卷设计中的主要问题，并且提出修改建议。
（二）量表的测量信度分析（Reliability Analysis）
所谓信度是指对于相同或相似的现象在不同时间进行测量所得结果的一致性程度，它反映量表重复使用的结果是否具有一致性，一般以Cronbach α系数来衡量同一构想概念下各测量项目的一致性和稳定性。信度分析与数据的正确与否无关，α值越大则表示各个项目的相关性程度越高；反之，则相关性越低。Cronbach α系数值与测量信度的对应关系如表7－5所示。
表7－5 Cronbach α系数与测量信度的关系
本研究借鉴国外研究中广泛采用的多项目量表进行测度，并且借助CITC（Corrected Item－Total. Correlation）方法（即单项－总体相关系数法）来剔除“垃圾题项”，其准则是净化之后量表的测量信度应大于剔除之前的信度检验值。剔除或保留题项的标准值为0.5，当一个变量包含多个题项时，若每一个题项与剩余题项的相关系数之和大于0.5，则保留该题项；否则剔除该题项。题项净化后各个量表的信度检验结果如表7－6所示。
表7－6 量表信度分析结果
（续表）
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
