《表4 各维度的区别效度检验结果》

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注：***、**和*分别表示在0.001、0.05和0.1水平显著；对角线的为各维度的AVE平方根

接下来对测量变量数据进行KMO和Bartlett检验，结果显示：KMO值为0.871，近似卡方值为3 162.806，Bartlett球形度检验达到0.000的显著水平，说明所得样本数据适合做因子分析。采用主成分相关矩阵法提取公因子进行探索性因子分析，得到特征值大于1的公因子有6个，累计解释方差值为84.468%，大于60%，说明抽取出的绝大部分题目信息具有较强代表性。利用最大方差法进行因子旋转后得到的因子载荷矩阵发现，各观测变量对应的问题选项的因子载荷值均在0.6以上，各因子的问卷题目构成与理论构想一致，最后对6个公共因子进行验证性因子分析，得出CR值均大于0.8，数据具有较好的复合效度，AVE值也都大于0.6，数据具有较好的收敛效度（表3）；同时，各变量的AVE平方根值都大于各潜变量间的相关系数，数据具有较好的区分效度（表4）。通过以上检验得出样本数据具有较好的信度与效度，可做进一步的实证研究。