信度效度分析

时间：2022-06-10 百科知识版权反馈

【摘要】：4．2．3　信度效度分析1）信度分析本论文采用分项对总项相关系数以及Cronbach’sα系数来检验问卷的信度。其中，分项对总项相关系数以大于0．6为佳，最低不宜低于0．35。删除B3，但其结果是降低了知识管理基础建设分量表的Cronbach’sα系数，因此仍然保留该题项。

4．2．3　信度效度分析

1）信度分析

本论文采用分项对总项相关系数以及Cronbach’sα系数来检验问卷的信度。其中，分项对总项相关系数以大于0．6为佳，最低不宜低于0．35。Cronbach’sα系数若α系数介于0．35—0．75之间表示可以接受；若α系数高于0．75，则表示信度相当高。检验结果见表4－9。

由表4－9可知，分项对总项相关系数除“B3．公司利用信息技术，查询公司产品、服务或过程的相关知识”为0．330　9外，其余均符合信度要求。删除B3，但其结果是降低了知识管理基础建设分量表的Cronbach’sα系数，因此仍然保留该题项。

知识管理策略、知识管理基础建设、知识活动过程、知识资本以及财务绩效各分量表的Cronbach’sα系数分别为0．712　0、0．876　0、0．908　2、0．913　2、0．883　8，均达到信度要求。知识管理基础建设分量表中，信息技术、组织文化、组织结构的Cronbach’sα系数分别为0．570　8、0．810　8、0．744　8；知识活动过程分量表中，知识获取、知识应用、知识固化、知识分享、知识保护的Cronbach’sα系数分别为0．711　0、0．648　2、0．762　0、0．864　3、0．710　2；知识资本分量表中，顾客维度、内部流程、学习与成长的Cronbach’sα系数分别为0．801　7、0．872　1、0．862　4，均已达到信度要求。

表4－9　各题项（观察变量）的叙述性统计表

续表4－9

2）效度分析

（1）内容效度

本论文实证研究量表的内容主要引用了学者们发展的相关量表，另外在问卷的书面表达方面也与多位专家进行了反复的探讨，因此具有一定的内容效度。

（2）收敛效度

从表4－10至表4－14可知，观察变量对其潜在变量的因素负荷值（λ）介于0．454—0．976之间，高于J9reskog和S9rbom（1989）^[16]所提出的0．45门槛值，表明观察变量皆可以反映其所构建的潜在变量。各分量表潜在变量的组合信度（CR）均超过0．60（Bagozzi和Yi，1988）的可接受水平，且平均变异抽取量（AVE）均超过0．5（Hairs et al．，1998）的可接受水平，表明知识管理策略、知识管理基础建设、知识活动过程、知识资本以及财务绩效这五个分量表各题项均具收敛效度。

从另一个角度看，知识管理策略的验证性因素分析结果显示（见表4－10），其测量模式的适配度指标中，GFI＝0．998，NFI＝0．993，CFI＝0．988，均超过0．9的理想水平；RMR＝0．009，小于0．05；表内各测量题项的因素负荷量的P值均已达显著水平，因此知识管理策略分量表各题项的收敛效度在可接受的范围内。

知识管理基础建设的二阶验证性因素分析的结果显示（见表4－11），其测量模式的适配度指标中，GFI＝0．923，NFI＝0．920，CFI＝0．941，均超过0．9的理想水平；RMR＝0．042，小于0．05；表内各测量题项的因素负荷量的P值均已达显著水平，因此知识管理基础建设分量表各题项的收敛效度在可接受的范围内。

知识活动过程的二阶验证性因素分析的结果显示（见表4－12），其测量模式的适配度指标中，GFI＝0．943，NFI＝0．911，CFI＝0．903，均超过0．9的理想水平；RMR＝0．044，小于0．05；表内各测量题项的因素负荷量的P值均已达显著水平，因此知识活动过程分量表各题项的收敛效度在可接受的范围内。

知识资本的二阶验证性因素分析的结果显示（见表4－13），其测量模式的适配度指标中，GFI＝0．901，NFI＝0．951，CFI＝0．939，均超过0．9的理想水平；RMR＝0．035，小于0．05；表内各测量题项的因素负荷量的P值均已达显著水平，因此知识资本分量表各题项的收敛效度在可接受的范围内。

财务绩效的验证性因素分析的结果显示（见表4－14），其测量模式的适配度指标中，GFI＝0．998，NFI＝0．989，CFI＝0．995，均超过0．9的理想水平；RMR＝0．006，小于0．05；表内各测量题项的因素负荷量的P值均已达显著水平，因此财务绩效分量表各题项的收敛效度在可接受的范围内。

（3）区别效度分析

在区别效度方面，若潜在变量之间具有区别效度，其潜在变量间的相关程度必须小于潜在变量内的相关程度，因此一般利用潜在变量间的相关系数矩阵来加以检定，潜在变量的平均变异抽取量（Average Variance Extracted，AVE）的平方根值需大于其他同变量下的相关系数（Fornell，C．，and Larcker，D．F．，1981），模型的各潜在变量具有区别效度。

实证分析模型潜在变量的平均变异抽取量的平方根值最小值为0．77，大于相关系数中最大值0．74，故各潜在变量应为不同的因子，具有区别效度，结果如表4－15所示。

表4－15　潜在变量的区别效度表