谢谢分享，太感谢了！

学习了,谢谢.

疑惑：把分母[（Σλ2）+Σ（1-R2）]代入相应的值计算，最后分母所得的结果其实就是题目的数目？是因为Σ（1-R2）的中R=λ？
Mplus中采用非转化因子负荷计算AVE= （Σλ2）/ （（Σλ2）+Σvar（ε），若而普遍采用的吴明隆老师给的AVE= Σλ2/ n似乎需要采用标准化因子负荷。Σvar（ε）=Σ（1-λ^2）?
这两个公式似乎存在很多误用和混用的情况，有何差异和适用条件？请大家解答

感谢分享，正在学习CR、AVE值的问题

谢谢分享，楼主好人

谢谢分享。好人

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谢谢大家的分享

谢谢分享~~！！！

附件没有了，有没有哪位可以分享一下，万分感谢

请问朋友，是吴老师哪本书里的软件呢?

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AVE值=Average(loading平方然后求和)，CR值=Sum(loading)^2 / [sum(loading)^2 + sum(e)]，loading值为标准化载荷系数，e为残差标准载荷系数。SPSSAU验证性因子分析进行效度检验的时候会自动输出AVE和CR值结果

在结构方程模型（SEM）或验证性因素分析中，组合信度(CR)和平均方差提取(AVE)是评估构造可靠性和收敛效度的两个关键指标。当您从数据中抽取公因子后，可以通过以下步骤计算CR和AVE值：

### 组合信度（Composite Reliability, CR）

1. **计算因子载荷**：首先，确定每个测量项对所属公因子的标准化因子载荷(λ)。
2. **计算平方因子载荷之和**：将所有与一个特定公因子相关的测量项的因子载荷的平方相加(\sum λ^2)。
3. **计算残差方差之和**：对于每个测量项，计算1减去其因子载荷的平方(即它的误差项)，然后将这些值相加(\sum (1 - λ^2))。
4. **计算CR**：
   \[
   CR = \frac{\sum λ^2}{\sum λ^2 + \sum (1 - λ^2)}
   \]
   
### 平均方差提取（Average Variance Extracted, AVE）

1. **计算平方因子载荷之和**：这一步与CR的第二步相同，即计算所有与一个特定公因子相关的测量项的因子载荷的平方(\sum λ^2)。
2. **计算AVE**：
   \[
   AVE = \frac{\sum λ^2}{\text{数量 of items}}
   \]

这里需要注意的是，“数量 of items”是指构成该公因子的所有测量项的数量。

### 示例

假设您有3个测量项与一个公因子相关，它们的标准化因子载荷分别为0.8, 0.9和0.7：

- 对于CR：
    - \(\sum λ^2 = 0.8^2 + 0.9^2 + 0.7^2 = 0.64 + 0.81 + 0.49 = 1.94\)
    - \(\sum (1 - λ^2) = (1-0.64) + (1-0.81) + (1-0.49) = 0.36 + 0.19 + 0.51 = 1.06\)
    - \(CR = \frac{1.94}{1.94 + 1.06} = \frac{1.94}{3} ≈ 0.647\)

- 对于AVE：
    - \(\sum λ^2\) 仍然为\(1.94\)，且数量 of items = 3
    - \(AVE = \frac{1.94}{3} ≈ 0.647\)

一般而言，CR值应大于0.7，而AVE值应至少大于0.5来表明良好的信度和收敛效度。

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收货很多！学习了！

请问什么时候回使用聚敛效度和区分效度啊