区域旅游产业数据来源与处理方法

本章所用数据与前文第3、第4章所用数据来源一致，在此不再重复说明。按照一般理解，结构方程模型对数据的信度和效度有一定要求。这是开展结构方程模型分析的一般性前提。信度(Reliability)指测量结果(数据)一致性或稳定性的程度。一致性主要反映的是测验内部题目之间的关系，考察测验的各个题目是否测量了相同的内容或特质。稳定性是指用一种测量工具(例如同一份问卷)对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的可靠系数。本研究采用的是权威统计数据，所以主要采用反映内部一致性的指标来测量数据的信度。

折半信度(Split-half Reliability)是把研究技术中所有的条目按条目号的奇偶数进行归类或直接分成前后两段序列，借助Spearman-brown公式估计相应的系数。1951年，学者Cronbach发表的论文中开发了一种新的方法：Cronbachs Alpha系数，它的原理是把测量工具中任意条目结果同其他条目进行对比，更为关键的是，它对量表内部一致性估计的要求更加严格和审慎，从而消除了使用折半信度方法的不足之处。本章采用SPSS 16.0研究数据的内部一致性，值得说明的是，经过演算和对比，为了提高整体和个别潜变量的信度，结合理论依据删除a12和a20两个可测变量，运算结果如表6.2所示。

表6.2　信度分析结果

从分析结果上看，本研究数据的信度达到了0.894，超过0.7，可以认为利用这些数据从事结构方程研究具有相当的信度。此外，对本研究设计的5个潜变量，分别计算它们的信度，结果如表6.3所示。

表6.3　各个潜变量的信度分析(https://www.xing528.com)

从分析结果上看，有三个潜变量的信度与一般期望的达到0.7的标准略有差距，但考虑到本研究的数据并非采用量表调查而来，而是基于权威的统计数据，结合信度的内涵分析，我们认为这种信度结果依然可以接受。

效度(Validity)指测量工具能够正确测量出所要测量的特质的程度，分为内容效度(Content Validity)、效标效度(Criterion Validity)和结构效度(Construct Validity)三个主要类型。

鉴于内容效度和准则效度的评价需要专家定性研究或具有公认的效标操作性差，所以实际研究中评价效标效度的方法是差异显著性检验，也有使用相关分析的情况。结构效度的评价一般有以下几种方法：首先，构建理论模型，考察验证性因子分析的模型拟合情况从而对量表的结构效度做出判断。此时，数据的效度检验问题就转为结构方程模型的拟合指数评价。本研究后面演算的结果显示在99%的置信度下绝大部分非标准化系数具有统计显著性，说明本研究数据的总体结构效度较好。其次，借助相关系数来评价结构效度。假设的理论模型中潜变量之间如果有相关关系，潜变量的相关系数也可以帮助我们评价结构效度：理论模型假设成立需要的前提是相关系数显著。最后，通过模型系数评价结构效度，非标准化系数显著的要求一般是模型假设的潜变量之间的关系以及潜变量与其他变量之间关系合理。