效度检验和探索性因子分析

6.4　效度检验和探索性因子分析

效度，即有效性，是指测量到的是不是所要测量目标的特征，反映测度量表在测量时的一致性和稳定性（王重鸣，1990）。研究中常用的量表效度主要有三种：内容效度（content validity）、效标关联效度（criteria-related validity）和建构效度（construct validity）三类（吴明隆，2003）。

内容效度是指量表指标是否能充分涵盖所探讨概念的程度。在本研究的量表中涉及产学研合作知识创造过程影响因素、产学研合作知识创造能力及产学研合作绩效的每个测量变量的指标的提出，都是在文献研究的基础上、经过现场访谈、专家咨询、问卷预发放等阶段最终修改而得出的，量表概括了前人研究的成果，并嵌入了产学研合作的实际情境要素，以此确保其具有相当的内容效度。

效标关联效度指的是衡量工具与外在效标之间关联的程度，两者相关度越高，表示此衡量工具的效标关联度越高（吴明隆，2003）。本研究所涉及的变量都不是硬性指标，而是需要凭借答卷者自身认知来判断，因此很难找到概念上完全重合的客观效标。即无法直接进行效标关联效度检验，需要通过实证检验来验证效度。

建构效度指量表能够测度出理论的特质或概念的程度（吴明隆，2003），有助于检验研究模型中的变量测量模型，通常包括收敛效度（convergent validity）和区别效度（discriminant validity）（straub，1989）。收敛效度是指用不同的方法测量同一特质各变量之间的一致性程度，即解释潜变量的各个可观测变量的一致性程度，目的是选取对因子解释程度最大的几个题项；区别效度是指不同特质之间的区别性，即要求各因子之间具有显著差异。一般来说，验证建构效度可以应用AMOS、LISREL、PLS等工具通过因子分析来实现。

本研究采用因子分析并结合潜变量的平均抽取方差（AVE）指数来检验量表的建构效度。AVE用来衡量收敛效度，其能够表明潜变量的各维度能够解释多少变异，如果AVE值超过0.50则说明收敛效度充分。区别效度充分意味着所有题项在相应维度上的负荷要大于在其他维度上的负荷。当模型中的指标与其所属潜变量的共同方差大于该潜变量与其他潜变量的共同方差时，测度模型就具有较好的区别效度（Fornell＆Larcker，1981）。

因子分析可以帮助判断同一变量的不同题项之间是否具有较强的相关性，是否可以合并为几个较少的因子，以简化数据的结构（马庆国，2002）。本文用因子分析提取测量题项的共同因子，若得到的共同因子与理论结构较为接近，则可判定测验工具具有较好的建构效度（吴明隆，2003）。按照经验判断，Bartlett球体检验（bartlett test of sphericity）统计值的显著性概率小于等于α，KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）值大于0.7，并且各题项的负荷系数大于0.5时，可以通过因子分析将同一变量的各测量题项合并为一个因子（马庆国，2002）。本章采用SPSS13.0软件对所有潜变量的题项进行因子分析，以判断同一变量的不同测度项是否比较准确地反映了被测度变量的特性，并将这些题项合并为一个因子。

采用探索性因子分析（取特征根＞1）对知识创造过程所包含的13个题项进行分析。首先进行KMO和Bartlett检验，结果如表6.11所示，KMO为0.927，极其适合做因子分析；Bartlett球体检验的显著性概率为0.000，表明数据具有相关性，适宜做因子分析。因子分析结果如表6.12所示，有四个因子被识别出来，各题项都较好地负载到其预期测量的因子之上，与预想情况完全一致，因此因子1被命名为知识获取能力，因子2被命名为知识增殖能力，因子3被命名为知识吸收能力，因子4被命名为知识共享能力。同时，相应的因子负荷系数均大于0.5（最大值为0.833，最小值为0.548），因子的特征根累积解释了总体方差的71.814%（见表6.13），因子分析结果可以接受。

表6.11　KMO and Bartlett's检验结果

表6.12　知识创造过程因子分析结果

表6.13　知识创造过程因子分析方差解释

同样，对产学研知识创造绩效所包含的4个题项采用探索性因子分析（取特征根＞1）进行分析。首先进行KMO和Bartlett球体检验，结果如表6.14所示，KMO为0.775，适合做因子分析；Bartlett球体检验的显著性概率为0.000，表明数据具有相关性，适宜做因子分析。因子分析结果如表6.15所示，只有一个因子被识别出来，命名为产学研合作知识创造绩效，各题项都较好地负载到其预期测量的因子之上，相应的因子负荷系数均大于0.5（最大值为0.853，最小值为0.681），因子的特征根累积解释了总体方差的62.150%（见表6.16），因子分析效果可以接受，表明产学研合作知识创造绩效的量表具有单维度的特点。

表6.14　KMO and Bartlett's检验结果

表6.15　产学研合作绩效因子分析结果

表6.16　产学研合作绩效因子分析方差解释

Extraction Method：Principal Component Analysis