发布时间 : 星期三 文章旅游移动支付风险评价及其对游客信任的影响更新完毕开始阅读
表 4-3Cronbach's Alpha 信度标准
Cronbach's Alpha 标准 <=0.3 0.3-0.4 0.4-0.5 0.5-0.7 0.7-0.9 >0.9 不可信 初步可信 稍微可信 可信 很可信 十分可信 本研究使用SPSS19.0软件得出信度检验结果: 表4-4信度分析 变量 问题项 fir1 fir2 财务风险 fir3 fir4 prr1 prr2 prr3 fur1 fur2 psr1 psr2 psr3 sr1 sr2 0.491 0.37 0.382 0.506 0.515 0.508 0.449 0.576 0.576 0.673 0.748 0.61 0.911 0.911 0.348 0.437 0.327 0.606 0.625 0.469 0.489 0.52 0.553 0.44 0.552 0.566 0.55 0.632 0.625 0.538 0.55 0.559 0.635 0.656 校正的相相关性 已经删除的Cronbach's Alpha 各变量的Cronbach's Alpha隐私风险 功能风险 0.677 0.73 0.756 0.682 0.82 0.821 0.953 0.492 0.347 0.52 0.595 0.57 0.715 0.615 0.613 0.569 0.697 0.567 0.545 0.7 0.737 心理风险 社会风险 cp1 cp2 消费者认知 cp3 tr1 tr2 技术可靠 tr3 se1 se2 se3 wn1 wn2 无线网络 wn3 0.56 社会环境 0.703 本研究中,每个潜在变量的问题项数都小于6个,从表4-5中可以看出各个不
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同测量项的信度分别为:财务风险FIR=0.656,隐私风险PRR=0.677,功能风险FUR=0.730,心理风险PSR=0.821,社会丨4险SR=0.953,消费者认知CP=0.560,技术可靠性TR=0.737,社会环境SE=0.703,无线网络=0.7。除了 HR、PRR、CP这三个变量的a系数是大于0.5小于0.7的,其它6个变量的a系数都大于0.7,表明整个量表的可靠性和稳定性较好,具有良好的内部一致性。 4.3.2效度分析
效度分析适用于测量结果与某种外部标准之间的相关程度。效度(validity) —般分为内容效度与建构效度,其中建构效度又可以分为收敛效度与判别效度,只有这两个效度同时获得时,才可以认为拥有建构效度。内容效度指的是某种测量工具是否能够涵盖它将要测量的某一概念的所有项目。如果这一测量工具能够涵盖其所测量某一概念代表性的项目,那么就认为该测量工具是具备内容效度的。本研究中各测量变量大多均参考了国内外学者之前的相关研究,引用了比较完善的量表,并根据研究的实际做了相应修订及设计新的问题项,并在预调查中做了进一步调整。鉴于此,本研究采用的测量工具具备内容效度。建构效度指的是测量工具可以对理论概念或者特质测量的程度,主要是通过收敛效度与判别效度体现的。收敛效度指的是同一个潜在变量中不同问题项间相关的程度;而判别效度指的是对一个构念和另一构念差异程度的判断。用探索性因子分析与验证性因子分析可以判定收敛效度与判别效度。由于在测量构念时本研究参考了国内外已开发的量表但并没有完全引用已开发的量表,因此本研究将首先使用探索性因子分析来检验建构效度,在形成结构关系之后,再使用验证性因子分析对建构效度做出进一步的检验。 (1)探索性因子分析
本研究中主要采用KMO样本测度Bartlett球形检验的方法来检验各问题项之间是否具有相关性。根据Kaiser (1974)的观点,KMO在0.9以上:非常适合;0.8-0.9:很适合:0.7-0.8:适合;0.6-0.7:不太适合;0.5-0.6:很勉强;0.5以下:不适合。Bartlett球形检验是以相关系数矩阵为基础的,用來检验相关矩阵是否为单位阵,如果为单位阵,则认为因子模型不合适,也就是判断其sig值是否小于0.05,即是否显著。釆用Bartlett球形检验显示的KMO值为0.718,在P=0.000上显著,表明量表各变量之间的相关性显著,比较适合做因子分析。Kerlinger (1986)提出如果因子负荷的值越大(通常为0.5以上),则表明收敛效度越高;因子负荷值大于0.5以上的项目越多,则表明量表具有越高的区别效度。本研究应用主成分分析法对移动支付感知风险维度及影响因素的26个项目进行探索性因子分析,采用的统计软件为SPSS19.0,釆用方差最大正交旋转法对因子进行旋转,得到旋转后的因子矩阵表,如表4-5所示。
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表4-5探索性因子分析表 fir1 fir2 fir3 fir4 prr1 prr2 prr3 fur1 fur2 psr1 psr2 psr3 sr1 sr2 cp1 cp2 cp3 tr1 tr2 tr3 se1 se2 se3 wn1 wn2 wn3 成分 1 0.722 0.622 0.68 0.716 2 0.805 0.685 0.631 3 0.869 0.863 4 0.878 0.872 0.733 5 0.929 0.932 6 0.72 0.801 0.629 7 0.831 0.862 0.642 8 0.616 0.81 0.835 9 0.52 0.789 0.773 表4-5显示旋转后26个项目可分为九个公共因子,与预期相同。26个项目都能被这九个公共因子说明,并在其归属因子上的负荷大于0.5,且成正比,表明量表具有较好的区别效度。
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表4-6验证性因子分析表
变量
问题项 fir1 fir2 fir3 fir4 prr1 prr2 隐私风险 功能风险 prr3 fur1 fur2 psr1 psr2 psr3 sr1 sr2 cp1 cp2 消费者认知 cp3 tr1 tr2 tr3 se1 se2 se3 wn1 wn2 wn3 标准化因子负荷 T值
0.649 —— 0.483 0.496 0.654 0.682 0.619 5.34 5.438 6.088 6.571 6.421 财务风险 0.624 —— 0.588 —— 0.976 2.046 0.766 —— 0.907 11.042 0.673 10.198 0.997 —— 0.914 0.437 0.779 4.581 4.146 3.672 心理风险 社会风险 0.428 —— 0.77 7.352 0.777 7.356 0.548 —— 0.893 5.688 0.472 5.547 0.51 —— 0.567 6.928 0.707 7.682 0.74 —— 技术可靠 社会环境 无线网络 (2)验证性因子分析
经过探索性因子分析,已经清楚了观察变量与潜变量之间的关系,下面运用AMOS17.0,釆用固定负荷法进行验证性因子分析,分析的结果如表4-6所示。本研究将用验证性因子分析模型得出的因子载荷系数与拟合指标来检验各潜在变量的收敛效度。结果显示,在各测量潜变量上的问题项的标准化因子载荷都高于建议的临界值0.40,且所有问题项对应的t值都大于临界值1.96,也就是说在统计上是显著的,这充分表明模型的收敛效度较好。从拟合水平t朿看,模型的绝对拟合
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