《表4 各潜变量区别效度矩阵》

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《基于社会认知理论的无人酒店消费者使用意愿研究》

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本研究使用smart-PLS 3.0软件，通过PLS Algorithm得到各指标变量的整体拟合结果，如表3所示。各测量变量的载荷因子基本大于0.6，说明测量题项能较好地解释相应的潜变量。各潜变量的Cronbach’sα（CA）和组合信度（CR）均大于0.7，说明各指标变量具有良好的内部一致性。各潜变量的AVE值都大于0.5，说明各潜变量的收敛效度较好。如表4所示，各潜变量AVE的平方根都大于其与其他潜变量的相关系数，说明各潜变量之间具有良好的区别效度。