Rmsea<0.08
其他的指标也基本符合要求：
评价标准如下表所示。
总之，效度分析一般是比较难的，数据拿到手之后，通过spss的因子分析很难得出与预设维度相同的结果，再加上有些同学说spss不适合做验证性因子分析，所以索性先通过spss的因子分析把不符合预设维度的题删掉，然后剩余的题目放入amos中，做效度检验，这时候基本上能够满足要求。
最后，根据amos结果，给出报告，报告中需要给出测量模型图、结构效度、收敛效度、区分效度。
测量模型图：
结构效度：
表 模型拟合系数表
|
Model fit |
Standard |
Results |
|
X2/df |
<3 |
2.550 |
|
RMSEA |
<0.08 |
0.062 |
|
RMR |
<0.08 |
0.016 |
|
GFI |
<0.08 |
0.967 |
|
AGFI |
<0.08 |
0.939 |
|
NFI |
<0.08 |
0.960 |
注：根据模型结果，选取符合评判标准的几个指标就可以，但是卡方自由度比，RMSEA必须满足。
聚合效度：
当AVE值大于0.5，且CR值大于0.7时，量表的聚合效度较高。CR和AVE计算，需要用到exps软件，当然可以根据公式自己算，甚至自己用python或者c#做一个GUI。有需要私聊我。
表 聚合效度
区别效度：
表 区别效度
|
|
学行为 |
自效能 |
教方式 |
|
学行为 |
0.722288 |
||
|
自效能 |
0.648** |
0.784857 |
|
|
教方式 |
0.805** |
0.722** |
0.741957 |
|
AVE |
0.5217 |
0.616 |
0.5505 |
OK，到此为止，效度分析就结束了，能够看出来，amos验证分析对数据的质量要求是比较高的，否则剔除变量就花费很长时间。
参考视频：
数据：
链接：https://pan.baidu.com/s/1KeK2QQ6tV1MX9J91VN6ucQ?pwd=1111
提取码：1111
标签：分析,信度,spss,因子分析,amos,AVE,效度 From： https://www.cnblogs.com/lgwdx/p/17298827.html