Improving the Discriminant Validation of Multi-Item Scales

判别效度 可靠性(半导体) 判别式 线性判别分析 优势和劣势 统计 多样性(控制论) 比例(比率) 验证试验 机器学习 数据挖掘 测试有效性 计算机科学 有效性 人工智能 采样(信号处理) 标准效度 数学 编码(集合论) 外部有效性 交叉验证 样品(材料)
作者
Constant Pieters,Hans Baumgartner,Rik Pieters
出处
期刊:Journal of Marketing Research [SAGE Publishing]
卷期号:63 (3): 502-517
标识
DOI:10.1177/00222437251388994
摘要

Discriminant validation examines to what extent constructs measured with multi-item scales, which are hypothesized to be conceptually distinct, are empirically distinct. A literature review of published scale development studies shows that a variety of criteria and approaches to assess discriminant validity are in use. However, the requirements for an appropriate criterion have not been spelled out, which has led to the use of problematic criteria. The present research introduces three requirements that an appropriate discriminant validation criterion should satisfy, concerning the correlation, comparison standard, and comparison method. It shows that the common Fornell–Larcker criterion is based on an inappropriate comparison standard and method and that alternative criteria have weaknesses as well. The authors therefore propose an improved comparison standard, congeneric reliability, and develop a systematic discriminant validation procedure based on congeneric reliability and the existing phi criterion, both of which satisfy the three requirements. The procedure provides continuous measures of support for discriminant validity and accounts for measurement and sampling error. A detailed case study and reanalyses of seven published scale development articles demonstrate the application and strengths of the procedure. Example code and an online application facilitate its implementation.
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