求助：聚合效度和区分效度

崔洪弟 发表于 2012-10-14 14:21
模型中所有构念之间的最小AVE大于相关系数矩阵中的最大值的平方，即表示该模型具有良好的区分效度。

模型中所有构念之间的最小AVE大于相关系数矩阵中的最大值的平方，即表示该模型具有良好的区分效度。
请问这个判断标准的出处在哪里？

看“吴明隆《结构方程模型--AMOS实务进阶》”.

Convergent validy 用来检验潜变量（即construct）对应的观测变量（即item）是否收敛于该潜变量，discriminant validiy用来检验潜变量对应的观测变量组与其他观测变量组之间是否有明显区别。
由于潜变量与其观测变量之间的关系有所谓reflective 和 formative两种情况，平常我们用到的大多是reflective 情况。对于reflective construct，其完整的Convergent validy 检验应该包括：1、各item loading大于0.7,AVE>0.5，OK; 2、item loading
在04.-0.7之间，如果删除对应item，AVE和CR值增加超出0.5和0.7的阈值，该item就删除，否则保留；3、item loading<0.4，毫不犹豫删除。 完整的discriminant validity检验包括：1、在item相关关系矩阵中，item loading> cross loading；2、符合Fornell-larker 法则：潜变量的AVE平方根值大于该潜变量与其他潜变量之间的相关系数。Formative construct 检验的情况就不说了。 以上源自Hair等2013年出版的一本新书，作者都是SEM和多元统计分析领域的绝对权威。

pmp55 发表于 2013-11-20 10:51
Convergent validy 用来检验潜变量（即construct）对应的观测变量（即item）是否收敛于该潜变量，discrimin ...

您好，您能说下这本书的书名吗？

看看        

也需要这个，希望有大牛分享

书名：Leguina, Adrian. A primer on partial least squares structural equations modeling (PLS-SEM). Sage, 2014:184–185.
在SmartPLS的网站上可以看到。
另外推荐一个论坛：http://forum.smartpls.com/
上面有各种问题的解读，希望对大家有用。

pmp55 发表于 2013-11-20 10:51
Convergent validy 用来检验潜变量（即construct）对应的观测变量（即item）是否收敛于该潜变量，discrimin ...

很受益。有三个问题继续请教一下啊：1）您说的这本书作者、书名，能否告知啊。2）你提到item loading> cross loading，这个cross loading是指？3）您说的这些指标数据在amos中可以直接输出吗？非常感谢

xuezhe116 发表于 2013-7-25 21:15
区别效度似乎有同一个潜变量不同维度之间的区别效度和不同潜变量之间的区别效度之分。

你好，请问这两者之间的区分是什么？

同一个潜变量不同维度之间需要区别，不同潜变量之间也要区别