《表5 结构方程模型的路径系数及显著性检验结果》

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《基于MOA视角的中国移动互联网知识付费行为影响因素研究——以喜马拉雅FM为例》

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注：***表示P<0.001，**表示P<0.01，*表示P<0.05

效度分析用以衡量量表的正确性及有效性，包括表面效度、聚合效度和区别效度。本研究中潜变量的观测指标是在相关理论的支持下参照相关文献的成熟量表编制而成的，因此具有良好的表面效度。本研究运用Amos 22.0验证性因子分析来检验聚合效度和区分效度。聚合效度要求同一潜变量内的观测变量相关程度高，收敛于一个因子，表3中所有题项的标准化因子载荷均大于0.6，各潜变量的平均萃取方差（AVE）均大于0.5，组合信度（CR）均大于0.7，因此模型具有良好的聚合效度。区分效度要求各潜变量的观测变量之间相关度低，当变量AVE的平方根大于其他变量的相关系数时，表示该变量的区分效度良好，如表4所示所有潜变量AVE的平方根均大于相应变量之间的相关系数，可见各变量之间有充分的区分效度。