SEM 플랫폼의 측정 모델에 대한 증강 인자 상관 매트릭스JMP는 시각화를 강조하기 때문에 색상 코딩을 사용하는 증강 인자 상관 행렬은 SEM 플랫폼에서 유용한 정보가 될 것입니다. 요인 상관 행렬은 규모를 구성하는 동안 연구자에게 유용합니다. 다중 항목 구성의 경우 스케일 빌더는 수렴적이고 차별적 인 유효성을 찾습니다. JMP 15는 이제 잠재 변수에 대한 요인 점수를 계산할 수 있으므로이 정보를 쉽게 얻을 수 있습니다. 이 상관 행렬은 다음과 같이 확대 될 수 있습니다.
- 1. 아래쪽 대각선의 상관 값
- 2. 상위 대각선에있는 요인 간의 공유 분산을 반영하는 상관 제곱 값
- 삼. 추출 된 평균 분산 (AVE)은 각 요소가 대각선의 자체 지표와 공유하는 분산입니다. 이것은 또한 구조의 평균적인 공동체 성으로 생각할 수 있습니다.
다음은 예입니다. 
수렴 타당성의 경우 AVE> 0.5를 원하며 이는 구성이 지표 분산의> 50 %를 설명 함을 나타냅니다.
차별적 타당성의 경우 대각선 값이 오른쪽 또는 위의 값보다 높기를 원합니다. 이는 요인이 다른 요인보다 자체 지표와 더 많은 분산을 공유한다는 것을 입증하기 때문입니다. 그렇지 않은 경우 위반 사항을 색상 코딩하는 것이 더 유용합니다.
통계 및 분석Re : SEM 플랫폼의 측정 모델에 대한 증강 인자 상관 매트릭스다행입니다. 그것을 기대합니다.
Re : SEM 플랫폼의 측정 모델에 대한 증강 인자 상관 매트릭스-상태가 다음으로 변경됨 : 개발 중JMP 16을 위해이 작업을 진행 중입니다. "측정 모델 평가"메뉴 항목은 구성 타당성 외에도 설문 조사의 구성 및 복합 신뢰성을 평가하기위한 다른 통계를 제공합니다.
Re : SEM 플랫폼의 측정 모델에 대한 증강 인자 상관 매트릭스Narayanan을 제안 해 주셔서 감사합니다! 나는 이것이 플랫폼에 좋은 추가가 될 것이라는 데 동의합니다!
