Надежная оценка дискриминантной валидности
Надежная оценка дискриминантной валидности определяет, являются ли различные латентные конструкты в измерительной модели достаточно отличными друг от друга. В отличие от традиционных подходов на основе средней дисперсии извлеченных значений (AVE), надежные методы, такие как отношение гетеротрейт-монотрейт (HTMT), используют паттерн корреляций между индикаторами для предоставления более чувствительного и валидированного с помощью симуляций критерия для оценки дискриминантной валидности в контекстах структурного моделирования уравнений.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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 ↗
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Discriminant Validity Assessment. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/psychometrics/robust-discriminant-validity
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Конфирматорный факторный анализ (КФА)Психометрия↔ сравнить
- Конструктная валидностьПсихометрия↔ сравнить
- Конвергентная валидностьПсихометрия↔ сравнить
- Структурное моделирование (Structural Equation Modeling)Статистика исследований↔ сравнить
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →