《表5 区分效度：基于UTAUT模型及金融科技的广州银行社媒客群行为研究》

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《基于UTAUT模型及金融科技的广州银行社媒客群行为研究》

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区分效度（Discriminant Validity）是指在一组测试中，如果能够在统计上验证那些预期构造（Construct）没有关联的指标确实与该构造不相关，这组测试便具备区分效度。在本文中，行为意图和使用行为这两个指标差异明显且不存在显著相关性，这就是区分效度。比如，用户使用通过广州银行客户端的意图是生活缴费，但实际上开通了信用卡，一个是生活便利性需求，一个是资金需求，这就是区分效度。合理的区分效度可以评估其他构造变量对指标变量的拟合度。表5列出了每个指标的区分效度。而运用结构方程模型则比较简单直接，对样本要求相对较低，比较适在尚未开发新量表时测量评价模型中各个指标测量间的区分效度（俞守华等，2020）。表5结果显示，行为意图1-行为意图3效度或权重系数比其他变量高，这说明该指标能够通过自身或其他变量来解释效度较高的变量，3个指标的区分效度值均高达0.97。