《表1 研究模型信度检验：大学生就业质量影响因素与提升路径》

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《大学生就业质量影响因素与提升路径》

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构建大学生就业质量结构方程模型，系统建立各因素间的影响关系及其强度，采用结构方程模型（SEM）方法处理多元数据。选取学习成绩、实习经验、个人综合素质、学校就业服务质量、就业质量建立大学生就业质量结构方程模型，对变量数据进行质量检验和分析。信度检验:利用SPSS计算的克隆巴赫α值来评估。根据荣泰生的研究建议，克隆巴赫α值达到0.7以上即代表数据的信度高，0.6～0.7表示信度较好。本研究的5个潜变量的克隆巴赫α值均大于0.6，表明5个潜变量具有良好的可信度，可以采用（见表1）。效度检验:利用SPSS软件进行主成分分析，通过因子变量的收敛效度和区别效度来检验各变量的建构效度。本研究的样本数据KMO值为0.842，Bartlett球形检验显著性为0，说明变量适合进行因子分析（见表2）。通过软件进行正交转轴，同一个题项在其他因子下的因素载荷值都接近于0，可认为其区别效度较好（见表3）。在信度、效度检验通过后，进行模型适配度检验，评价模型与样本数据的契合度。利用AMOS23.0运算得到模型适配度指标，模型整体上较符合样本数据的事实状况。