效度（Validity）即有效性，效度分析指的是某研究问卷可以准确测量出研究所需测量事物的程度。本小节将对研究问卷进行效度检验，主要检测量表的内容效度和结构效度。内容效度分析主要采用逻辑分析法，先对孵化器的高层管理者和企业创业者进行深度访谈，再由相关研究领域的专家对量表题项进行评判，令题项能够从表面上符合测量的意图，确保答题人可以足够清晰地了解孵化网络、孵化服务、在孵企业绩效以及创业导向等相关定义。而结构效度分析是采用因子分析检测，本研究对孵化服务量表进行探索性因子分析（Exploratory Faetor Analysis，EFA）。效度分析结果如下。
1.孵化服务量表的结构效度分析
如表5-7所示，孵化服务量表具有5个题项，KMO值为0.909，Bartlett球形检验值为1128.464，自由度值为10，显著性值为0.000（小于0.001）。根据结构效度分析法，如果KMO值大于0.5且显著，那么该数据做因子分析是适宜的。运用主成分分析法，采用方差最大化的正交旋转，因子分析后提取1个因子，累计方差解释率达到88.850%，丢失信息较少，且大于50%，说明孵化服务量表具有较高的解释度。孵化服务的5个题项具有较高的载荷值，最小载荷值为0.920（大于0.5），说明孵化服务量表具有较高的效度。
表5-7 孵化服务量表的结构效度分析
2.网络关系强度量表的结构效度分析
如表5-8所示，网络关系强度量表具有4个题项，KMO值为0.860，Bartlett球形检验值为693.037，自由度值为6，显著性值为0.000（小于0.001）。累计方差解释率达到86.501%，丢失信息较少，且大于50%，说明网络关系量表具有较高的解释度。网络关系强度的4个题项具有较高的载荷值，最小载荷值为0.911，大于0.5，说明网络关系强度量表具有较高的效度。
表5-8 网络关系强度量表的结构效度分析
3.网络多元性量表的结构效度分析
如表5-9所示，网络多元性量表具有4个题项，KMO值为0.783，Bartlett球形检验值为315.667，自由度值为6，显著性值为0.000（小于0.001）。累计方差解释率达到68.658%，丢失信息较少，且大于50%，说明网络多元性量表具有较高的解释度。网络多元性的4个题项具有较高的载荷值，最小载荷值为0.692，大于0.5，说明网络多元性量表具有较高的效度。
表5-9 网络多元性量表的结构效度分析
4.创新性量表的结构效度分析
如表5-10所示，创新性量表具有3个题项，KMO值为0.725，Bartlett球形检验值为236.025，自由度值为3，显著性值为0.000（小于0.001）。累计方差解释率达到77.902%，丢失信息较少，且大于50%，说明创新性量表具有较高的解释度。创新性的3个题项具有较高的载荷值，最小载荷值为0.862（大于0.5），说明创新性量表具有较高的效度。(www.xing528.com)
表5-10 创新性量表的结构效度分析
5.风险承担性量表的结构效度分析
如表5-11所示，风险承担性量表具有4个题项，KMO值为0.774，Bartlett球形检验值为326.264，自由度值为6，显著性值为0.000（小于0.001）。累计方差解释率达到69.598%，丢失信息较少，且大于50%，说明风险承担性量表具有较高的解释度。风险承担性的4个题项具有较高的载荷值，最小载荷值为0.679（大于0.5），说明风险承担性量表具有较高的效度。
表5-11 风险承担性量表的结构效度分析
6.前瞻性量表的结构效度分析
表5-12所示，前瞻性量表具有3个题项，KMO值为0.747，Bartlett球形检验值为334.863，自由度值为3，显著性值为0.000（小于0.001）。累计方差解释率达到77.902%，丢失信息较少，且大于50%，说明前瞻性量表具有较高的解释度。前瞻性的3个题项具有较高的载荷值，最小载荷值为0.897（大于0.5），说明前瞻性量表具有较高的效度。
表5-12 前瞻性量表的结构效度分析
7.绩效量表的结构效度分析
如表5-13所示，绩效量表具有10个题项，KMO值为0.939，Bartlett球形检验值为1453.260，自由度值为45，显著性为0.000（小于0.001）。累计方差解释率达到68.315%，丢失信息较少，且大于50%，说明绩效量表具有较高的解释度。绩效的10个题项具有较高的载荷值，最小载荷值为0.775（大于0.5），说明绩效量表具有较高的效度。
表5-13 绩效量表的结构效度分析
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