5.4.2　融合媒体采纳行为模型因子的效度评估

效度内容包含的范畴比较广泛，评定效度常用的有内容效度、预测效度、同时效度、构思效度、聚合效度与辨别效度等方法(王重鸣，1990)。本研究的效度评估主要分析内容效度和结构效度。

5.4.2.1　内容效度评估

本研究的测量规格，主要根据TAM、TRA、TPB、IDT等不同理论进行编写量表，尽力达成测量面向的完整覆盖，并且参考的理论在科技采纳行为研究久经验证，得到数以百计的实证研究检验，具有很高的有效性。因此就内容而言，本研究具有一定程度的内容效度。

5.4.2.2　结构效度评估

结构效度是指测量工具能测到一个抽象概念或特质的程度。最常提及的概念效度评量技术，主要检测聚合效度和遍布效度。与结构效度有直接关系的效度是因素效度，即测验因素结构的有效度。近年来随着统计技术的发展，越来越多的研究采用因子分析技术来进行结构效度的评估，因子分析已成为测验过程中不可或缺的工具(邱皓政，2009)。因子分析主要有两种思路，即探索性因子分析(exploratory factor analysis，EFA)和验证性因子分析(confirmatory factor analysis，CFA)。本研究在研究之初就已根据前人理论提出了因素结构，因此本部分的因子分析为验证性因子分析，主要用来验证理论模型中潜在变量的因子结构，而不是为了简化数据或抽取因素的目的。由于本研究对因素的结构已经采取前人理论的有关观点，所以将对各个潜在变量的问项分开执行因子分析(每次的因子分析都指定因素数目为1)，以避免混合执行导致因子负荷的对应关系不符合预先设定。

本部分因子分析程序是:选取测量变量，以主轴分析法^[4]萃取共同变异因子，萃取出特征根大于1的因子。因子负荷标准主要参照Tabachnica ＆ Fiedell(2007)提出的因子负荷标准，具体见表5-27。

表5-27　因子负荷的判断标准^[5]

1)感知有用性的效度评估

对感知有用性进行Bartlett的球形检验和KMO量数检验(见表5-28)，KMO量数为0.781，适合对问项进行因子分析。近似卡方值为609.296，p值小于0.01，达到显著，表示适合进行因素分析。因子负荷如表5-29，可以看到每个问项因子负荷均在0.579～0.738之间，萃取一个公共因子特征根为2.121，解释总体方差百分比为42.428%，显示了较强的相关性，具有良好的结构效度。

表5-28　感知有用性的KMO and Bartlett's Test检验

表5-29　感知有用性的因子负荷

2)感知易用性的效度评估

对感知易用性进行Bartlett的球形检验和KMO量数检验(见表5-30)，KMO量数为0.7773，适合对问项进行因子分析。近似卡方值为669.053，p值小于0.01，达到显著，表示适合进行因素分析。因子负荷如表5-31，可以看到每个问项因子负荷均在0.612～0.848之间，萃取一个公共因子特征根为2.193，解释总体方差百分比为54.834%，显示了较强的相关性，具有良好的结构效度。

表5-30　感知易用性的KMO and Bartlett's Test检验

表5-31　感知易用性的因子负荷

3)感知娱乐性的效度评估

对感知娱乐性进行Bartlett的球形检验和KMO量数检验(见表5-32)，KMO量数为0.764，适合对问项进行因子分析。近似卡方值为494.998，p值小于0.01，达到显著，表示适合进行因素分析。因子负荷如表5-33，可以看到每个问项因子负荷均在0.572～0.758之间，萃取一个公共因子特征根为1.912，解释总体方差百分比为47.790%，显示了较高的相关性，具有良好的结构效度。

表5-32　感知娱乐性的KMO and Bartlett's Test检验

表5-33　感知娱乐性的因子负荷

4)感知媒体融合性的效度评估

对感知媒体融合性进行Bartlett的球形检验和KMO量数检验(见表5-34)，KMO量数为0.611，适合对问项进行因子分析。近似卡方值为228.044，p值小于0.01，达到显著，表示适合进行因素分析。因子负荷如表5-35，可以看到每个问项因子负荷均在0.454～0.583之间，萃取一个公共因子特征根为1.168，解释总体方差百分比为29.201%，显示了一定的相关性，具有普通的结构效度。

表5-34　感知媒体融合性的KMO and Bartlett's Test检验(www.daowen.com)

表5-35　感知媒体融合性的因子负荷

5)主观规范的效度评估

对感知风险进行Bartlett的球形检验和KMO量数检验(见表5-36)，KMO量数为0.780，适合对问项进行因子分析。近似卡方值为897.354，p值小于0.01，达到显著，表示适合进行因素分析。因子负荷如表5-37，可以看到每个问项因子负荷均在0.509～0.827之间，萃取一个公共因子特征根为2.517，解释总体方差百分比为50.355%，显示了较高的相关性，具有优秀的结构效度。

表5-36　主观规范的 KMO and Bartlett's Test检验

表5-37　主观规范的因子负荷

6)使用态度的效度评估

对使用态度进行Bartlett的球形检验和KMO量数检验(见表5-38)，KMO量数为0.819，适合对问项进行因子分析。近似卡方值为1046.583，p值小于0.01，达到显著，表示适合进行因素分析。因子负荷如表5-39，可以看到每个问项因子负荷均在0.768～0.860之间，萃取一个公共因子特征根为2.695，解释总体方差百分比为67.368%，显示了较高的相关性，具有优秀的结构效度。

表5-38　使用态度的 KMO and Bartlett's Test检验

表5-39　使用态度的因子负荷

7)使用意愿的效度评估

对使用意愿进行Bartlett的球形检验和KMO量数检验(见表5-40)，KMO量数为0.710，适合对问项进行因子分析。近似卡方值为454.056，p值小于0.01，达到显著，表示适合进行因素分析。因子负荷如表5-41，可以看到每个问项因子负荷均在0.730～0.825之间，萃取一个公共因子特征根为1.773，解释总体方差百分比为59.105%，显示了较高的相关性，具有优秀的结构效度。

表5-40　使用意愿的 KMO and Bartlett's Test检验

表5-41　使用意愿的因子负荷

综合以上信度与效度分析，除了感知娱乐性变量中的PP1的CITC值为0.4809，小于0.5，因此考虑删除该问项，感知娱乐性变量的测量问项变成4个。其他各个变量的测量问项设计基本上是合格的，变量的构思效度较高，分属各变量的各测量因子与变量相关程度，测量模型确实、适当。因此本研究的信度和效度是合格的，测量结构是可靠的、合理的。

【注释】

[1]邱皓政.量化研究与统计分析［M］.重庆:重庆大学出版社，2009.

[2]邱皓政.量化研究与统计分析［M］.重庆:重庆大学出版社，2009.

[3]杨丽静.影响年轻群体移动支付使用意向的因素研究［D］.重庆大学，2008(6).

[4]主轴分析法虽然会降低因子的总解释方差百分比，但是更适合验证性因子研究。

[5]邱皓政.量化研究与统计分析［M］.重庆:重庆大学出版社，2009.