职业倦怠验证性因子分析

（1）模型假设。

职业倦怠包含三个潜变量，分别是情感耗竭、疏离、低职业效能感，其中，情感耗竭有5个观测变量，疏离有6个观测变量，低职业效能感有4个观测变量。职业倦怠的验证性因子分析模型如图5－2所示。

（2）模型识别。

职业倦怠验证性因子模型共有观测变量15个，一共需要估计15个观测变量的因子负荷，15个观测变量的误差方差以及3个潜变量的相关系数，共计33个估计参数。根据T法则（T－rule），n×（n＋1）/2＝120（n＝15），t＝33＜120，满足T法则（T－rule）要求，符合模型识别的必要条件。

此外，职业倦怠验证性因子模型满足三指标法则（Three－indicator Rule），即每个潜变量都有三个或三个以上的观测变量，一个测量变量对应一个因子，特殊因子间相互独立的要求，符合模型识别的条件。

因此，职业倦怠验证性因子模型可识别。

图5－2　职业倦怠的验证性因子分析模型

（3）参数估计。

本书研究使用AMOS17.0对职业倦怠的验证性因子模型进行参数估计，结果如表5－7所示。

表5－7　职业倦怠模型参数估计

续表

注：＊＊＊表示p＜0.001，＊＊表示p＜0.05，未标注t值为限制估计参数。

从拟合指标来看，χ2/df值为1.416，p＜0.01，达到显著性水平。RMSEA值为0.044，小于接受值0.08，模型可接受。IFI值为0.978，CFI值为0.978，均大于0.9，PNFI值为0.956，PGFI值为0.944，均符合大于0.5的要求，模型拟合良好。

个别指标效度检验中，15个观测变量的R2值均大于0.5，并且所有标准化系数均大于0.6，具有显著水平，可以作为潜变量的观测变量。

建构信度检验中，3个潜变量的建构效度为0.891、0.911、0.919，均在0.6以上，表明潜变量有良好的内部一致性，信度指标可接受。

聚合效度检验中，3个潜变量的AVE分别为0.627、0.715、0.743，均在0.5以上，说明潜变量具有聚合效度。

区分效度的检验通过比较限定模型（潜变量之间的相关系数小于1.0）及非限定模型（潜变量间的相关系数为自由参数）的χ2的差值进行检验，且要求χ2的差值达到显著性水平（p＜0.05）。因此，将职业倦怠的3项因子两两组合，比较限定模型（潜变量之间的相关系数小于1.0）及非限定模型（潜变量间的相关系数为自由参数）的χ2的差值，并计算其显著性水平。结果如表5－8所示。

表5－8　职业倦怠模型区分效度

注：＊＊＊表示p＜0.001，＊＊表示p＜0.05。

可见，职业倦怠的假设理论模型中两两组合的因子间限定模型（潜变量之间的相关系数小于1.0）及非限定模型（潜变量间的相关系数为自由参数）的χ2的差值均达到了显著性水平（p＜0.05），说明职业倦怠模型的3个因子间的区分效度良好，模型可接受。