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第16章 数据质量的信度效度分析

以下将通过样本数据的信度效度分析,来对数据的质量评估。首先通过探索性因子分析进行结构效度的分析,然后计算测量问项的克朗巴哈α值,对其信度进行评价。网络涉入和归因两个变量作为调节变量,在此不进行效度分析;归因只有一个测量问项,所以只对网络涉入的信度分析。具体的评价方法和指标要求参照上一章所述。

5.2.1效度分析

效度主要包括内容效度和结构效度。本研究在文献综述和扎根理论研究的基础上,设计调查问卷,并经过小规模访谈进行修正,所以测量问项的内容效度能够保证。以下主要验证结构效度。首先对口碑视觉线索、口碑数量、关系强度、专业性、信任倾向、品牌印象、产品涉入、感知风险、信任、购买意愿和再传播意愿等11个变量测量问项的数据进行KMO和巴特利球体检验。

对样本数据进行探索性因子分析,通过主成分分析,提取特征根大于1的因子共11个,且累计解释方差82.886%。经过Varimax旋转后,11个因子的载荷。发现同属一个变量的测量项目,其最大载荷具有聚积性,即同一变量的测量项目在对应的变量(因子),相对于其他因子而言,具有最大载荷(超过0.5),且不存在横跨因子现象。这说明了目前的测量量表具有一定的区分效度。

5.2.2信度分析

在进行探索性因子分析之后,对包括网络涉入在内的12个因子进行信度分析,计算克朗巴哈α值。

12个变量的克朗巴哈α值都大于0.8,根据前述评价标准,12个变量具有良好的内部一致性。

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