《表6 Heterotrait-Monotrait比率》

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《用户在线知识付费影响因素研究:基于信任和认同视角》

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表5给出所有题项交互项因子载荷。由表5可知，所有题项均与自身测量的因子高度相关，与其他因子相关程度很低，说明测量同一个变量的一组题项聚合程度高，而测量不同变量的题项之间区别程度高。综上所述，本模型具有良好的区分效度和聚合效度。HENSELER et al.[50]证实其开发的HeterotraitMonotrait Ratio（HTMT）能够很好地克服传统区分效度的缺点，当HTMT值小于0.900，变量之间能建立良好的区分效度。本研究的HTMT值见表6，其值均小于0.900，表明本研究变量之间可以建立良好的区分效度。