这篇文章主要介绍了如何使用SPSS计算平均提取方差值AVE(Average Variance Extracted)和组合信度CR( Composite Reliability)的方法, 并且提供了计算他们的小程序, 帮助你在线计算。
如果你是使用Mplus做结构方程或者验证性因子分析， 你可以使用这个 Excel版本的AVE和CR计算器。
在统计学（经典测量理论）中，提取的平均方差（AVE）是因子包含题目的的方差量的量度，与测量误差引起的方差量有关。 在下图中$\lambda$
spss操作
在spss中, 我们可以这样去计算每个题目(变量)的因子载荷:
注意我们需要用到因子旋转后的因子载荷, 所以要设置旋转方法:
运行命令以后, 可以输出旋转后因子成分矩阵, 下图中, 红色方框中的因子载荷就是第一个因子的因子载荷, 利用这些数据就可以计算第一个因子的平均提取方差值(AVE)和组合信度(CR):
计算公式
假设$\lambda$代表题目的因子载荷, 那么平均方差提取量(Average Variance Extracted)$l_{AVE}$的计算步骤是:
$$ $l_{AVE}$ = {( \sum \lambda^2) \over N} $$
那么组合信度( Composite Reliability)的计算公式是:
$$ l_{CR} = {( \sum \lambda)^2 \over {( \sum \lambda)^2 + \sum \varepsilon}} $$
在线计算器
为了方便广大童鞋能够正确的计算AVE和CR值, 我在这里写了一个小程序, 你需要输入某个因子的因子载荷,
多个数值之间使用英文逗号”,”隔开, 例如”0.5,0.7,0.8,0.9”,
然后点击”计算”!
| 输入因子载荷(英文逗号隔开) | |
| AVE= | |
| CR= | |
视频教程
注意
本文由jupyter notebook转换而来, 您可以在这里下载notebook
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