3.5.3　OC信度及效度分析

根据附录中图3显示的OC的CFA分析结果，各测量条目的因子负荷均大于0.7。但是从表3-6的拟合度看，OC模型并非理想。

在对OC量表做EFA分析前，首先开展条目的KMO测度和Bartlett球体检验。由附录Ⅱ中的表9可知，KMO为0.903，X2达到显著水平（P＜0.001），因此可以判断数据适合做EFA分析。

对OC量表做EFA分析。由附录Ⅱ中的表10的EFA结果可知，共提取一个因子的特征值大于1，该主因子累计解释方差为78.695％，大于60％。条目OC1到OC6因子负荷分别为0.89、0.90、0.92、0.89、0.90、0.83，各条目的因子负荷均大于0.8，说明该量表有较好的收敛效度。

根据以上研究，对该模型进一步进行修正，将存在共变关系的残差项建立共变关系，发现OC2的残差E2与OC1、3、5、6的残差E1、E3、E5、E6修正系数（MI）为16.2、15.28、27.53、12.30，OC3的残差E3与OC6的残差E6修正系数（MI）为14.63，表示修正系数大，以上条目中区分度不好，故将OC2和OC3条目进行删除。将OC2和OC3两个条目进行删除后，各个测量条目的因子负荷均大于0.8（详见附录Ⅱ中图4）。从表3-6的模型拟合指标对比可知，测量模型修正后有显著改善，P=0.5＞0.05，且各指标值均很好地达到本研究设定的标准。因此，可以认为OC变量通过检验。

表3-6　OC模型的拟合度指标评价（修正前后对比）

续表

OC正式量表的信度分析结果详见附录Ⅱ中的表11，从该表可知LMX量表的总体Cronbach α值为0.912＞0.7，说明OC量表的内部一致性很好，信度高。涉及的条目项总相关系数均大于0.7，如果删除某一条目，该条目所对应的删除后的Cronbach α值都会低于原来量表总体值，故所有条目均需保留。