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标题: 各种不同的分析是干什么的? [打印本页]

作者: spss21    时间: 2018-1-16 16:52     标题: 各种不同的分析是干什么的?

效度 (Validity) 乃是指一种衡量工具的使用是否妥当或有无偏差。效度指测验或者测量工具确实能够达到测量的特质或功能的程度。效度越高,表示测量的结果越能显现所量测对象的真正特征。
  内容效度 (Content Validity) 是指问卷中衡量􀻨目能够涵盖研究主
  题的程度,其乃效度的邏辑類型,决定于研究者主观的判断。
  建构效度是指量表能测量理論上某概念或特质的程度,而建构效度
  的好坏应可由因素分析后的因素负荷量大小來判断。

验证性因素分析所检验的是测量变􀻨与潜在
变􀻨的假设关系,可以說是结构方程模式最基础的测量部份,它不但是结构方程模式中其他后续高等统计检验的基础,更可以独立地应用在信效度的考验与理論有效性的确认,验证性因素分析在实际研究上,可以应用在下列兩种情况:第一是应用在测量工具发展时,用以评估测量工具的因素结构是否恰当;第二是探讨潜在变􀻨之间的关系,是否与特定的理論观点相符,也就是结构方程模式中测量模型的检验(测量模型与理論的相符程度)。
收敛效度 (Convergent Validity) 收敛效度可由测量模型中获得证实,其间则是要检验各构念下的因素负荷量是否皆达到显着。
区辨效度 (Discriminant Validity) 区辨效度可透过卡方差異检定 (Chi-Square Difference Test) 來验证 (Yi and Jeon, 2003),比较当模式中任何一对因素的相关系數 (Φ)为自由估计与固定为1 时的卡方值差異是否达显着;亦可透过测量模式中各构念相关系數之信赖区间是否包含1 來判断 􀈐Bagozzi et al.,1991􀈑,若各潜在构念相关系數之信赖区间均不包含1,则表示此量表具有区辨效度􀇶由。
线性结构模式概念利用LISREL 來验证创新抵制􀇵使用障碍等八个变數间之因果关系及模式之配适度
模型配适度分析指针结构方程模型 (SEM) 最主要的目的在于检验本研究所提出的理論􀇵观念或架构是否具有实证的意义,此一过程为模型契合评估(Model-Fit Evaluation)􀇶一旦SEM 假设模型中的每一个參數被􀻩利估计之后,SEM 即可以进行整体模型的评估,透过不同的统计程序或配适度指针 (Goodness-of-Fit Index) 的计算來研究假设模型与实际观察资料的契合情形。



因素分析因素分析是分析研究构面与其影响因素的关系,确定各因素对研究构面影
响程度的一种方法􀇶因素分析的主要目的是对资料找出其结构,对于无法明确
表示(抽象的)或无法测量的概念,希望可以经由一些测量量表,找出少數几个
因素來解释一群相互有关系􀓸在的变數,而又能保有原來最多的信息,如此方
可达到因素分析的兩大目标:资料简化和摘要􀈐陈􀻩􀓹,民89)􀇶本研究将以
因素分析确认研究之建构效度,验证问卷量表内的各构面问􀻨测量结果所抽取
的共同因素,符合􁁀研究构面之观念特质􀇶效度表示一份问卷量表的真实性和
准确性程度􀇶问卷量表测量所得的结果必须符合它的研究目标才是有效的,因
而效度也就是达到测量目标的程度,达到测量目标才是有效的测验􀇶。


ANOVA 分析变異數分析藉由分析各种变異來源,用以检定三个或三个以上的母体平均數是否具有显着差異的研究方法􀈐陈􀻩􀓹,民89) ,本研究将以单因子变異數分析不同人口统计变數例如年龄层、性别或分属不同电信业者的受访者在相关研究构面的表现有无差異。


结构方程模式分析结构方程模式(structural equation modeling, SEM)是一种包含测量模式(measurement)和结构模式(structural model)的计量分析方法􀇶测量模式是观察变􀻨(问卷量表测量得到的數据)和潜在变數(观察变數形成的抽象概念)之间的相互关系;而结构模式是潜在变數和潜在变數间的所形成的关系(吴明隆􀇵涂金堂,2009)􀇶结构方程模式利用这兩种模式的结果來检定变數间因果关系的适切性,进行路径分析􀇶完整的结构方程模式除了考验連结之观察变􀻨和潜在变數间的关系外,也检验潜在变數间的相互关系􀇶在进行结构方程模式分析时,主要根据相关的理論及文献􀇵之前相关的研究或邏辑來决定模型􀇶本研究依据前一章节文献回顾建立的研究模型,将以结构方程模式分析本研究内各知觉障碍和优惠是否和消费者不采用创新的行为为因果关系,以及个人特质􀇵情境因素及环保意識是否真的为造成知觉障碍的原因。




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