ScholarGate
Assistent
Latent structureScale / measurement

Validesa Discriminant Robust

L'avaluació robusta de la validesa discriminant determina si els constructes latents distints en un model de mesura són prou diferents entre si. A diferència dels enfocaments tradicionals basats en l'AVE, els mètodes robustos com la ràtio Heterotrait-Monotrait (HTMT) utilitzen el patró de correlacions inter-indicadors per proporcionar un criteri més sensible i validat per simulació per jutjar la validesa discriminant en contextos de modelització d'equacions estructurals.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Henseler, J., Ringle, C. M. & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135. DOI: 10.1007/s11747-014-0403-8
  2. Campbell, D. T. & Fiske, D. W. (1959). Convergent and discriminant validation by the multitrait-multimethod matrix. Psychological Bulletin, 56(2), 81–105. DOI: 10.1037/h0046016

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Discriminant Validity Assessment. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/psychometrics/robust-discriminant-validity

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateRobust Discriminant Validity (Robust Discriminant Validity Assessment). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/psychometrics/robust-discriminant-validity · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026