模型的效度检验

5.2.1　模型的效度检验

（1）违犯估计检验

根据Hair等（1998）的建议，检验模型时，需要首先检验模型是否产生违犯估计的现象。常见的违犯估计现象有3种：①标准化系数低于0.5或超过0.95；②有负的误差变异数存在；③有太大的标准误差。

从表5-5、表5-6可以看出，标准化系数在0.687～0.938，没有低于0.5，也没有超过0.95，也无负的误差变异数存在，且均达到显著水平，没有太大的标准误差。

表5-5　测量模型的未标准化及标准化系数估计值

（续表）

注：1．***表示P＆lt；0.001。2．变量BP₁₀、BP₁₃、SP₂、EP₆、EP₇在量表检验时已删除。

表5-6　整个模型的误差变异数估计值

（续表）

注：***表示P＆lt；0.001。

上述结果表明，模型均未发生违犯估计的现象，可以对模型进行进一步的检验。

（2）整体模型的适配度检验

Amos本身提供了20多种模型适配度指标，本书根据邱皓政（2003）及Bollen（1993）的建议，使用χ²df、GFI（Goodness-of-Fit Index，拟合优度指数）、RMSEA（Root Mean Square Error of Approximation，近似误差均方根）、RMR（Root Mean square Residual，残差均方根）四个绝对适配检定指标，AGFI（Adjusted Goodness of Fit Index，调整后拟合优度指数）、NFI（Normed Fit Index，赋范拟合指数）、RFI（Relative Fit Indes，相对拟合指数）、IFI（Incremental Fix Index，增值拟合指数）、CFI（Comparative Fit Index，比较拟合指数）五个增量适配检定指标，以及PNFI（Parsimony Normed Fit Index，简效拟合指数）、AIC（Akaike Information Criterion for Model，信息指数）两个简效适配指标对整体模型的适配度进行检验。

从表5-7可以看出，χ²df小于建议值的下限5，GFI大于0.90的临界值，RMSEA小于可接受值0.08，RMR低于0.05的临界值。因此，所设定的理论模型与样本数据的拟合程度较好。

表5-7　模型的绝对适配指标值

从表5-8可以看到，AGFI、NFI、IFI、RFI以及CFI均大于临界值0.90，说明模型拟合较好。

表5-8　模型的增量适配指标值

从表5-9可以看出，PNFI的值大于临界值0.5，AIC的值按越小越好的原则，也基本达到要求，因此，模型可以接受。

表5-9　模型的简效适配指标值

（3）个别变量的效度检验

个别变量的效度检验，类似于回归模型中的参数显著性检验，因此，有的学者又将此称作参数的显著性检验。在Amos中，C.R.是参数显著性检验的统计量，当C.R.大于1.96时，表明参数显著不为0。

从表5-5及表5-10可以看到，C.R.均大于1.96，说明个别变量具有较高的效度。

表5-10　结构模型的路径系数估计值及相应检验值

（续表）

注：***表示P＆lt；0.001。