研究生创新能力特征验证因素分析研究-实用与真实

研究生创新能力特征是由建构知识、发现问题、分析问题及提升转化等四个潜在因素所构成的二阶因素，四个潜在因素则各由三个观察变量构成，其会聚效度、区分效度及适配度检验分析如下：

1.常态检验

由于AMOS采用ML法是基于常态分配的假设下，因此必须检验题项是否违反常态，即检查各观察变项的偏态（skew）系数和峰度（kurtosis）系数。经检验，偏态系数绝对值介于0.023～0.472，峰度系数绝对值介于0.033～0.334符合标准，可以往下进行信效度评估。

2.会聚效度

本研究以个别观察变项的信度、潜在变项组合信度（CR），以及平均萃取变异量（AVE）等三个指标来作为会聚效度的检验指标，检验结果如表4.3.2所示。

表4.3.2　研究生创新能力特征验证性因素分析会聚效度

整体而言，在研究生创新能力特征分量表四个潜在因素中，组合信度（CR）皆大于0.60的标准；平均萃取变异量（AVE）“提升转化”和“建构知识”因素未达到0.50的标准，可以考虑删除。

3.区分效度

本研究运用创新能力四个因素之间的相关分析以及限制模式与未限制下卡方值的变化情况来检验量表的区分效度。研究生创新能力特征四个因素与总分之间的相关系数，如表4.3.3所示。限制模式与未限制下卡方值的变化情况，如表4.3.4所示。由各因素区分效度分析结果，可知研究生创新能力特征各因素间具有区分效度。

表4.3.3　研究生创新能力特征四个因素之间的相关系数

说明：＊＊表示在0.01水平（双侧）上显著相关。

表4.3.4　研究生创新能力特征验证性因素分析区分效度

4.适配度检验

在研究生创新能力特征量表与数据的适配度检验中，不对四个潜在因素进行删除，进一步进行二阶因素分析，其结果如图4.3.1所示。在衡量修正指标建议的修正值后，假定误差项间并非相互独立，故依据修正指标及确认原正式问卷项目题意后，进行部分修正，修正后的模式如图4.3.2所示。

图4.3.1　未修正前的研究生创新能力特征验证性因素分析模式(www.xing528.com)

图4.3.2　修正后的研究生创新能力特征验证性因素分析模式

对修正后的模式进行基本适配指标、整体模型适配指标及内在模型适配指标分析。在基本适配指标部分，参数估计的误差变异皆为正数，所有误差变异皆达显著水平，潜在变量指标的因素负荷量介于0.548～0.917，符合0.50～0.95的标准，因此研究生创新特征理论模式符合基本适配度检验，无辨认问题存在。模型的适配摘要汇总如表4.3.5所示。

表4.3.5　研究生创新能力特征验证性因素分析模式适配摘要表

续表

整体模型适配指标的绝对适配指标中，卡方值为198.053，虽未达显著水平，但因本研究假设模式样本数为3148，为大样本，而卡方值易受样本大小影响，样本观察值越多，模型卡方值也会变大，此时显著性概率p值会变得很小，而容易形成对立假设的结论，因此应考虑其他适配指标。GFI值、AGFI值分别为0.990及0.983，二者皆大于0.90，表示复杂模式仍可有效解释资料的程度；RMR值为0.017，小于0.05的标准，RMSEA值为0.032，显示模式适配良好；理论模型的ECVI值大于独立模型的ECVI值，小于饱和模型的ECVI值，基本符合标准。

在增值适配指标方面，NFI、RFI、IFI、TLI及CFI值分别为0.985、0.980、0.989、0.984、0.989，五项指标皆大于0.90，全部达到适配标准，显示在增值适配指标方面，模式适配度极为理想。简约适配指标方面，PGFI、PNFI、PCFI值分别为0.609、0.717、0.719，皆大于0.50的适配指标。χ2自由度比值（NC）为4.126，小于5，基本符合简约适配的标准；CN值为1036，大于200；AIC的理论模型值均大于独立模型，但小于饱和模型值；CAIC的理论模型值均小于独立模型，且小于饱和模型值，显示假设模型的简约性良好。

在内在模型适配指标（内在质量）方面，观察项目信度的12个指标，有8个未达到0.50的理想值。四个一阶因素的信度介于0.620～0.841，皆达到0.50的理想值。在潜在变量的组合信度方面，皆大于0.60的理想值。标准化残差共变量的绝对值最大为2.910，部分指标超出1.96的标准值，但所有参数估计量的估计值均达显著水平，表示内在模型适配度良好。

此外，修正指标应依据理论基础及合理性进行修改，因此，即使MI值大于3.84，并不一定要依照统计建议值修改，以免过度修正，偏离原理论概念。从图4.3.2来看，建构知识、发现问题、解决问题和提升转化可有效反映研究生创新能力的特征，四个一阶因素的因素负荷量依序是发现问题的0.92、解决问题的0.87、提升转化的0.85和建构知识的0.79，皆达到显著水平。二阶因素研究生创新能力可以解释一阶因素建构知识总变异量的62％、发现问题总变异量的84％、解决问题总变异量的77％和提升转化总变异量的72％，解释力良好。

综上分析，研究生创新能力特征分量表CFA模型检验结果如下：

第一，研究生创新能力特征分量表二阶验证性因素分析模型的基本适配指标均达到检验标准，表示估计结果的基本适配指标良好，没有违反模型辨认规则。

第二，在整体模型适配度检验方面，绝对适配指标、增值适配指标和简约适配指标统计两种，所有适配指标值均达到模型可接受的标准，在自由度等于48时，模型适配度的卡方值等于198.053，显著性概率值p＝0.000＜0.05，虽然拒绝虚无假设，但由于卡方值易受样本大小影响，而本研究的样本量大，容易接受对立假设，因此应考虑其他适配指标。整体而言，本研究所提出的研究生创新能力特征分量表二阶验证性因素分析模型与实际观察数据的适配情形良好，即模型的外在质量佳，测量模型的收敛效度佳。

第三，在假设模型内在质量的检验方面，其中部分测量指标的信度未达到0.50，而部分修正指标值大于3.84，表示假设模型变量间还可以释放参数。但模型共变数修正指标与回归系数修正指标测量指标也会受到样本数的影响，所以也仅供参考。整体而言，模型的内在质量尚称理想。

第四，CFA测量模型中没有发生观察变量横跨两个因素的情形，原先假设的不同测量变量均落在预期的因素上，表示测量模型有良好的区别效度。