Da JMP die Visualisierung betont, wird die erweiterte Faktorkorrelationsmatrix mit Farbcodierung eine nützliche Information in der SEM-Plattform sein. Die Faktorkorrelationsmatrix ist für Forscher während der Skalenkonstruktion hilfreich. Bei Multi-Item-Konstrukten suchen Skalenbauer nach konvergenter und diskriminanter Validität. Diese Information kann leicht abgerufen werden, da JMP 15 jetzt Faktorwerte für latente Variablen berechnen kann. Diese Korrelationsmatrix kann wie folgt erweitert werden:
- 1. Korrelationswerte auf der unteren Diagonalen
- 2. Korrelationsquadratwerte, die die gemeinsame Varianz zwischen Faktoren auf der oberen Diagonale widerspiegeln
- 3. Average Variance Extracted (AVE), das ist die Varianz, die jeder Faktor mit seinen eigenen Indikatoren auf den Diagonalen teilt. Dies kann auch als die durchschnittliche Kommunalität des Konstrukts angesehen werden.
Hier ist ein Beispiel:
Für konvergente Validität wollen wir AVE > 0,5, was anzeigt, dass das Konstrukt > 50 % der Varianz seiner Indikatoren erklärt
Für die Diskriminanzvalidität möchten wir, dass die Diagonalwerte höher sind als Werte nach rechts oder darüber, da dies festlegt, dass der Faktor mehr Varianz mit seinen eigenen Indikatoren teilt als andere Faktoren. Wenn dies nicht der Fall ist, ist eine farbliche Kennzeichnung der Verstöße sinnvoller.
