簡單介紹CR & AVE

組成信度(CR)和平均變異萃取量(AVE) 是常被用來判斷收斂效度的指標

量化研究論文中，資料回收後，進行假設檢定之前，需要測量信度和效度

以檢驗研究工具的準確性，以及回收資料是否有一致性。

一般來說，碩士論文有做到信度即可

內部一致性Cronbach's α，就是很常被用來測量信度的指標之一

（做問卷的十之八九一定會有它）

效度部分，不是所有碩論都會要求 (看指導老師或是口試委員的要求)

最簡單的做法，就是在研究方法的章節中提到：

(1) 研究衡量工具採用過去學者已發展量表，因此具有良好的建構效度

(2)問卷發放前經過專家檢核，因此有達到專家效度

如果要再更進一步進行統計分析測量信效度，CR和AVE就是很常見的檢驗方式

相關文章：簡單介紹信度、效度是什麼

一、組成信度（CR）：

CR用於評估構面的內部一致性，是一種信度的衡量。

雖然CR算是Cronbach's α的進化版，但在研究中，

通常還是會做Cronbach's也同時做CR，來確定每個構面內部指標之間的平均相關性。

門檻：CR值大於或等於0.7通常被視為可接受，表明構面具有較高的內部一致性。

二、平均變異數萃取量（AVE）

AVE用於評估構面的收斂效度（一種效度），用於確定構面內部指標之間的關聯程度

門檻：需大於0.5 (50%)

三、請將CR和AVE視為一對CP

雖然沒有規定說兩個都要同時出現，

不過CR是信度指標，AVE是效度指標

而且兩個都是透過因素負荷量(factor loading)就能夠計算，

所以通常有做CR就會做AVE，並跟因素負荷量放在同一張表

買一送二的概念(?)

久而久之，有做CR就會有AVE，有AVE就會有CR

所以我才會說是他們是CP

總結：

碩士論文不一定要做CR&AVE

但是至少要做Cronbach's α