《表6 各维度因子的信度、区分效度和收敛效度分析》

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注：表中加黑数据表示AVE的平方根，当AVE的平方根大于该变量与其他变量之间的相关系数时，表明该测量模型具有良好的区分性

本文采用信息系统领域学者[42，43]常用的SPSS 18.0和SmartPLS软件对量表进行信效度和路径分析。数据分析结果如表5和表6所示。各变量测量指标的因子载荷结果均大于0.5，表明量表具有良好的结构效度。各变量平均提取方差值（average variance extracted，AVE）的平方根均大于该变量与其他变量的相关系数，表明量表的区分效度良好。各变量的克隆巴赫系数?和组合信度（composite reliability，CR）值大于0.7，表明量表具有良好的信度。除了感知趣味的?值没有大于0.7，其余变量的?值均大于或等于0.7，说明量表具有较好的信度。各变量的AVE大于0.6，表明量表的收敛效度良好，除感知趣味的AVE小于0.6外，其余均大于0.6，可以表明量表的收敛效度良好。