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【張偉豪專欄】SEM結構方程模型中,關於AVE, MSV, ASV 來判斷區別效度

張偉豪老師好:

我這兩天看到國外期刊上有人使用 AVE, MSV, ASV 來判斷區別效度，不知道這是怎麼算出來的？
我上網查了一下，的確有此方法，不過在下仍不太瞭解，可否請您指點？謝謝！
附上網址請您參考：http://statwiki.kolobkreations.com/wiki/Confirmatory_Factor_Analysis
還有影片教學網址：http://www.youtube.com/watch?v=yk6DVC7Wg7g

 

張偉豪老師解答:

Maximum Share Variance (MSV) and Average Share Variance (ASV)

這兩個名詞並不常在區別效度中出現
但其實我們在報告區別效度時,已經報告了，以下說明：

首先，Share Variance就是皮爾森相關的平方
所以，MSV為與該構面相關的其它構面相關的平方取最大值
ASV則為與該構面相關的其它構面相關的平方的平均值
所以MSV.>=ASV
而在區別效度分析中，Fornell and Larcker (1981)建議收斂效度(AVE)應該要大於構面之間的相關平方(Share Variance)

因此，下三角放的是構面相關的平方，而對角線放的是AVE
區別效度的證明則為，欄位或列位的最大值必須小於對應的AVE，這就是AVE>MSV ，所以AVE自然也會大於ASV
所以，如果報告AVE、ASV及MSV，那就不需要報告AVE及相關平方的表格了
不過MSV及ASV真的很少人用

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【張偉豪專欄】SEM結構方程模型,構面題目與樣本數不足

張老師好:

前兩天上完課後回家立刻跑了一下分析，但仍有卡關的地方，以下有幾個問題想請教您。

我是用樣本數145份下去分析

我的構面是關係連結,

關係連結可再分成社會連結(3題)、財務連結(2題)、結構連結(5題)

一開始是將社會連結、財務連結、結構連結個別做CFA分析，

但社會連結和財務連結根本跑不出來，只有結構連結可以。所以就將社會連結和財務連結一起分析。

因為RBS2和RBF5因素負荷量低，那是不是要將RBS2和RBF5刪除，但我的財務連結只剩一題，我看上一屆學姊引用Hair Jr.et al.(2009)說樣本數150分左右因素負荷量只要0.45，那RBF5可以不要刪嗎?這個問題要如何解決呢?

張偉豪老師解答:

從檔案上的結果看來，光是社會連結及財務連結的相關超過1，就知道這一定是錯的。CFA無法執行，您應該可以在迭代次數看到49次後停止，表示資料無法收斂。
HAIR ET AL.講的樣本數150分左右是非常寛鬆的標準，他也有建議，樣本數儘量大於300，而且每個構面至少3個題目，顯然您並未符合HAIR的標準，建議您改用路徑分析即可。