《表5 数据效度检验分析：声景感知与历史街区景观评价的关系研究——以福州三坊七巷为例》

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《声景感知与历史街区景观评价的关系研究——以福州三坊七巷为例》

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CFA因子分析通常利用因子载荷、AVE及CR来分析数据的收敛有效性。CR（ConstructReliability）用于检验每个潜变量所对应的观察变量是否能一致地解释该潜变量，当该值高于0.6 0时表示一致性良好。平均方差提取值AVE（Average Variance Extracted）可用于衡量收敛效度，其值越大，观测变量对于潜变量的解释度越高，临界值为0.5。根据EFA因子分析结果在AMOS中建立测量模型来获取标准化因素载荷量和误差变异量，得到的AVE和CR值如表5所示，所有测量模型的 值均不低于期望值，即每个潜变量的观察变量解释度均较高，且一致性良好，可见EFA得到的测量模型可信。