一般国外期刊都会要求AVE和信度的最低值为0.7，并且在论文中要给出这个数值。你这样低的AVE希望对你的量表好好的审查一下，然后进行第二轮的调查。一个调查前期工作做的不扎实，后面会很麻烦。

AVE（平均变异提取值）是评估构念在实证研究中收敛效度的一个指标。当 AVE 值大于 0.5 时，表示所观测变量的变异数有超过一半可以被其潜在变数解释，因此一般认为具有良好的收敛效度。

然而，在现实情况中，并不是所有研究都一定能达到 AVE > 0.5 的标准。如果您的 AVE 值为 0.423，这表示虽然未能满足传统的阈值（即大于 0.5），但仍有一定的解释能力。此时，您可以采取以下几种策略：

1. **详细报告**：在研究结果中明确报告 AVE 值，并讨论其对研究结论的可能影响。

2. **比较分析**：与其他相似研究的结果进行对比，如果其他研究中的 AVE 也较低，这可能表明该量表或构念本身可能难以达到较高的 AVE。

3. **修正量表**：检查您的量表是否存在冗余项目、反向编码错误或是测量偏差，并尝试对量表进行修改以提高其收敛效度。例如，删除那些与潜在构念关联性较低的项目。

4. **理论解释**：提供理论上的理由来解释为什么该构念可能难以达到较高的 AVE，比如构念本身的复杂性或跨文化差异等。

5. **使用其他指标**：在报告结果时同时提供复合信度（CR）或其他效度指标的信息，以综合评估量表的质量。如果 CR 值较高，可以作为量表具有收敛效度的补充证据。

6. **同行评审和反馈**：将您的研究提交给学术期刊或研讨会进行同行评审，并根据收到的反馈调整您的分析和报告方法。

总之，在 AVE 未达到传统标准的情况下，应全面评估量表的质量并通过多种途径验证其有效性。同时，要诚实、透明地报告所有结果，并解释它们对研究结论的意义。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用