Надійна перевірка дискримінантної валідності
Надійна перевірка дискримінантної валідності визначає, чи є відмінні латентні конструкти в моделі вимірювання достатньо різними між собою. На відміну від традиційних підходів на основі середнього розбіжності (AVE), надійні методи, такі як коефіцієнт гетеротрендової монотрендової кореляції (HTMT), використовують закономірність кореляцій між індикаторами для забезпечення більш чутливого та валідованого симуляціями критерію оцінки дискримінантної валідності в контексті моделювання структурними рівняннями.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Discriminant Validity Assessment. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Конфірматорний факторний аналіз (КФА)Психометрія↔ compare
- Валідність конструктуПсихометрія↔ compare
- Конвергентна валідністьПсихометрія↔ compare
- Моделювання структурними рівняннямиСтатистика досліджень↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →