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基于乡村一体化管理政策的农村卫生服务资源整合研究:验证结果

【摘要】:下面从量表应答情况、量表信度效度检验和结构方程模型分析结果三方面分别进行阐述。所有潜在变量的信度分析结果均大于0.7,而且量表总体信度为0.884,故认为该量表在样本数据中显示出较好的内部一致性。

通过对样本地区的卫生机构人员进行调查,可以对我国农村卫生系统整合的作用路径进行实证检验。下面从量表应答情况、量表信度效度检验和结构方程模型分析结果三方面分别进行阐述。

1.量表应答情况

表4-6 量表应答情况

续表

首先,表4-6对量表的应答情况进行了描述性统计分析,列出对象对于各题项的打分赋值情况。在4类观察变量中,S2变量初级卫生保健得分最高,平均分达到5.57,然而标准差1.23也属12个观察变量中最高值,得分最低的观察变量为02信息网络,为4.76。

2.量表的信度效度检验

要保证理论假设验证工具的科学性必须对量表进行内部一致性信度与构建效度检验。

表4-7 潜在变量的信度分析情况

内部一致性信度可以用来反映各观察变量对潜在变量测量的一致性程度。内部一致性信度越高,就表示潜在变量与所对应的观察变量之间具有较好的一致性。本研究选用Cronbach's α测量表的内部一致性信度,其结果如表4-7所示。所有潜在变量的信度分析结果均大于0.7,而且量表总体信度为0.884,故认为该量表在样本数据中显示出较好的内部一致性。

关于量表的效度,由于量表题项来源参考了国内外的相关研究,可认为具有较好的内容效度。关于结构效度的验证,本研究主要采用Pearson相关矩阵法对量表的区分效度和收敛效度进行检验。所谓区分效度(discriminant validity)是指构面所代表的潜在特质与其他构面所代表的潜在特质间低相关或有显著的差异存在[10]。所谓收敛效度(convergent validity)是指测量相同潜在特质的题项或测验会落在同一个因素构面上,且题项或测验间所测得的测量值之间具有高度的相关[11]

表4-8 观察变量各题项的相关系数矩阵

区分效度即为表4-8中灰色阴影部分所示,其他相关系数即为收敛效度。

区分效度介于0.189~0.549之间,而收敛效度则介于0.452~0.819之间,可以认为量表区分效度不够理性,但收敛效度尚可。

3.结构方程拟合结果

运用AMOS17.0软件,构建农村卫生系统整合的结构模型,最终所得结构模型拟合度估计指标如表4-9所示,结构方程模型的路径图如图4-3所示。结构模型拟合度估计值均符合理想要求的标准,其中拟合优度指数(Goodness of Fit Index)为0.957,平均残差平方根(Root-Mean-Square Residual)为0.048,近似误差均方根(Root-Mean-Square Error of Approximation)为0.037均达到标准值。因此,认为本研究所构建农村卫生系统整合的结构模型具有较好的拟合度。

表4-9 农村卫生系统整合的结构模型拟合度

图4-3 农村卫生系统整合的结构模型标注化参数估计