所有变量验证性因子分析

一般来说，验证性因子分析应先单独检验各个测量工具本身测量模型，然后整体检验合并的一阶测量模型（Hair，Black，Babin，Anderson＆Tatham，2006）。

（1）模型假设。

根据本书研究假设及前文研究成果，问卷调查涉及的所有变量包含自变量、中介变量以及调节变量。其中，自变量为工作压力，包含5个潜变量，即工作压力、工作家庭矛盾、人际关系、职业发展、组织因素；中介变量为职业倦怠，包含3个潜变量，即情感耗竭、疏离、低职业效能感；调节变量为安全支持，包含3个潜变量，即安全帮助、认同价值以及关心安全。

所有变量的验证性因子分析模型如图5－4所示。

（2）模型识别。

所有变量的验证性因子模型共有观测变量45个，一共需要估计45个观测变量的因子负荷，45个观测变量的误差方差以及11个潜变量的相关系数，共计101个估计参数。根据T法则（T－rule），n×（n＋1）/2＝1035（n＝45），t＝101＜1035，满足T法则（T－rule）要求，符合模型识别的必要条件。

此外，所有变量的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，所有变量的验证性因子模型可识别。

图5－4　所有变量验证性因子分析模型（示意）

（3）参数估计。

本书研究使用AMOS17.0对所有变量的验证性因子模型进行参数估计，结果如表5－11所示。

表5－11　所有变量模型参数估计

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1.425，p＜0.01，达到显著性水平。RMSEA值为0.039，小于接受值0.08，模型可接受。IFI值为0.945，CFI值为0.942，均大于0.9，PNFI值为0.855，PGFI值为0.799，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，45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，11个潜变量的建构效度为0.901、0.897、0.837、0.899、0.871、0.897、0.921、0.918、0.851、0.867、0.897，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，11个潜变量的AVE分别为0.612、0.649、0.509、0.697、0.632、0.631、0.667、0.743、0.539、0.591、0.663，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，将安全支持的11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。结果如下表5－12所示。

表5－12　所有变量模型区分效度

续表

注：＊＊＊表示P＜0.001，＊＊表示p＜0.05。

可见，所有变量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），说明所有变量模型的11个因子间的区分效度良好，模型可接受。