集群1问卷的效度检验
从表5－3可以看出，集群创新网络合作度的因子分析中，KMO值为0.838，大于研究所设定的标准，而且Bartlett球体检验统计量的P值为0.000，两者都说明了该部分测量题项适合于做因子分析，另外各测量题项在合作度上的因子载荷值都远远超过0.5，这表明问卷中关于集群创新网络合作度的测量具有一定水平的效度。并且，因子分析结果表明有一个因子被识别，即为集群创新网络合作度。因此，在后续的研究中，可以采用各测量题项的平均值作为集群创新网络合作度的样本值运用在回归模型的分析中。
表5－3 集群1创新网络合作度、开放度测量的效度检验
另外，集群创新网络开放度的因子分析中，KMO值为0.785，大于研究所设定的标准，而且Bartlett球体检验统计量的P值为0.000，两者都说明了该部分测量题项适合于做因子分析，另外各测量题项在合作度上的因子载荷值都超过0.5，这表明问卷中关于集群创新网络开放度的测量具有一定水平的效度。并且，因子分析的结果表明有一个因子被识别，即为集群创新网络开放度。因此，在后续的研究中，可以采用各测量题项的平均值作为集群创新网络开放度的样本值运用在回归模型的分析中。
从表5－4结果可以看出，集群绩效的因子分析中，KMO值为0.749，大于研究所设定的标准，而且Bartlett球体检验统计量的P值为0.000，两者都说明了集群创新网络绩效的测量题项适合于做因子分析，另外各测量题项在绩效上的因子载荷值都超过0.3，这表明问卷中关于集群创新网络绩效的测量具有一定水平的效度。并且，因子分析的结果表明有一个因子被识别，即为集群创新网络绩效的变量。因此，在后续的研究中，可以采用各测量题项的平均值作为集群创新网络绩效的样本值运用在回归模型的分析中。
表5－4 集群1增长绩效测量的效度检验
集群1问卷的信度检验
在对样本的原始数据进行统计分析之前，一般需要对样本数据的信度进行检验。其信度检验的目的主要在于对问卷的测量题项进行可靠性检验，其值越大，表明解释各变量的测量题项共方差程度越高，即问卷的一致性和稳定性程度越高。本书采用Cronbach’s Alpha系数值来判定问卷的可靠性，同时也考虑CITC值（即Corrected Item－Total Correlation，该题项对变量的所有题项的相关系数）的大小。只有在问卷信度检验的Cronbach’s Alpha系数值和CITC值均较高时才认为变量的各测量题项间具有高度的内部一致性，满足信度检验的要求。DeVellis（1991）认为Cronbach’s Alpha系数在0.60—0.65之间最好不要，在0.65—0.70之间属于最小可接受，在0.70—0.80之间属于相当好，在0.80—0.90之间属于非常好的。因此，本研究Cronbach’s Alpha系数确定应当大于0.70，才符合信度要求。(www.xing528.com)
从表5－5可以看出，集群创新网络合作度的各测量题项Cronbach’s Alpha值已经达到0.9以上，而且各个测量题项和全部测量题项之间也具有较高的信度系数，均达到了0.8以上，因此这一数据结果表明了集群创新网络合作度的测量题项具有较高的信度，而且变量之间也具有较高的内部一致性。
表5－5 集群1创新网络合作度测量的信度检验
从表5－6可以看出，集群创新网络开放度的各测量题项的Cronbach’s Alpha值为0.873，而且各个测量题项和全部测量题项之间也具有较高的信度系数，均达到了0.8以上，因此这一数据结果表明了集群创新网络开放度的测量题项具有较高的信度，而且变量之间也具有较高的内部一致性。
表5－6 集群1创新网络开放度测量的信度检验
从表5－7可以看出，集群创新网络绩效的各测量题项的Cronbach’s Alpha值为0.745，而且各个测量题项和全部测量题项之间也具有较高的信度系数，均在0.5以上，因此这一数据结果表明了集群创新网络开放度的测量题项具有一定的信度，而且变量之间也具有较高的内部一致性。
表5－7 集群1增长绩效测量的信度检验
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