您了解建構效度（Constructive Validity）嗎!?
建構效度涉及六種效度類型：表面效度、內容效度、同時效度、預測效度、聚合效度和區別效度。康乃爾大學（Cornell University）教授威廉·特羅希姆（William M. Trochim）將這六種類型分為兩類：翻譯效度（Translation Validity）和效標關聯效度（Criterion-related validity），如圖1所示。
資料來源：Trochim, W. M. K. (2006). Introduction to Validity. Social Research Methods, retrieved from www.socialresearchmethods.net/kb/introval.php, September 9, 2010.
1.翻譯效度（Translation Validity）
翻譯效度意指將構念（如顧客滿意度）準確地「翻譯」為可操作化的程度（如「我對於今天客服人員的服務很滿意」）。翻譯效度的重點在於可操作性是否反映了構念的真實含義。
（1）表面效度（Face Validity）
表面效度是對構念的可操作性的主觀判斷。表面效度通常被認為是建構效度的一種弱形式。
（2）內容效度（Content validity）
該衡量工具（如顧客滿意度調查問卷）涵蓋所要衡量的某一概念（如顧客滿意度），其代表項目是否完整，以及不會有效度不足的現象。內容效度的判斷，多使用專家訪談方式進行歸納與整理。
高內容效度的關鍵，在於發展衡量工具時的學術嚴謹程序。先界定所欲衡量變數的範圍，然後收集大量的項目，使其能夠概括所界定的變數範圍，最後再就項目的內容加以修改，以獲得最後的衡量工具。
內容效度
內容效度主要是依據編製者對於所要測量特質之概念與假設，採用邏輯的分析方法進行判斷，重視測驗題的研製與預試過程。透過50 位業務員之個別訪談資料搜集，195 位業務員之次數篩選，以及二次的表面效度預試，最後編製出SACS （參見附錄）。如此在質量分析兼顧下，應獲得測驗內容的代表性與適切性。
資料來源：鍾燕宜、陳景元（2013），銷售行動控制量表的發展與評量，中山管理評論，第十五卷第一期，2007 年三月號，p.197–223。
2.效標關聯效度（Criterion-related validity）
效標關聯效度意指該衡量工具與某一現有具高效度的衡量工具（即效標）之間，相關係數的高低。這種效度是建立在實證資料之上。效標關聯效度通常包括以下類型。
第一是同時效度（concurrent validity），該衡量工具與現有效標工具之間相關係數的高低。例如，假設對一家公司的業務人員進行調查，要求他們寫出自己的業績水準，同時，我們也可以透過財務部的資料，來查詢每一位業務人員真實的業績（即效標），這時，即可將此兩種數據進行關聯來評估調查的有效性。
效標關聯效度
由273 名業務員同時施測SACS 各分量表與七項效標 （自我效能、目標承諾、工作投入、工作滿意、角色內行為、組織公民行為、及離職傾向），結果顯示各量表信度皆超過0.7，表示測量反應一致性高。由於SACS 各分量表與七項效標皆達顯著，顯示效標關聯效度良好 （參見表4~6）。
資料來源：鍾燕宜、陳景元（2013），銷售行動控制量表的發展與評量，中山管理評論，第十五卷第一期，2007 年三月號，p.197–223。
第二是預測效度（predictive validity），該衡量工具與未來實際成果之間相關係數的高低。例如：員工教育訓練的成績與其實際工作表現之間的相關係數高，代表該教育訓練量表具有高的預測效度。或是，美國大學利用學生的GMAT分數，來預測他們能成功完成MBA課程與GPA成績。
建構效度還包括：聚合效度（convergent validity）與區別效度（discriminate validity）。
聚合效度（convergent validity）是指衡量工具（如顧客滿意度調查）與某些概念（如顧客滿意度）有較高的關聯。來自相同構面的項目（如顧客滿意度下的構面項目），彼此之間的相關性要高，不會有效度不足的現象。
以相同方法衡量相同特質所得到的分數之間，相關性要高。以不同方法衡量相同特質所得的分數之間，應具有次大的相關性。
區別效度（discriminate validity）是指衡量工具（如顧客忠誠度調查）應該與其他概念（如顧客滿意度）無關。來自不同構面的項目（如顧客滿意度調查項目與顧客忠誠度調查項目），彼此之間的相關性要低，不會有效度污染的現象。
以相同方法衡量不同特質所得到的分數之間，相關性要低。以不同方法衡量不同特質所得的分數之間，相關性要最低或是無意義。
聚合效度與區別效度分析
接著利用整體樣本進行量表的聚合效度與區別效度檢測。在企業品牌CFA 定部分，所有衡量題項的因素負荷量皆大於0.5，且達到顯著水準（t > 1.96, α = 0.05）。各構面的AVE 值皆大於52%，CR 值皆大於0.84，檢定結果顯示企業品牌構面皆具有可接受水準以上的聚合效度 （Hair et al., 2006）。產品品牌CFA 檢定結果，所有衡量題項的因素負荷量皆介於0.65 ~ 0.85 之間，且達到顯著水準（α = 0.05）。各構面的AVE 值最低為53%，CR 值皆小為0.80，顯示產品品牌構面皆具有可接受水準以上的聚合效度。
區別效度檢定部分，企業品牌三構面間的相關係數分別為0.83 （se = 0.02）、0.77 （se= 0.03） 與0.81 （se = 0.03）。顯示各構面間的相關係數值皆顯著的小於1.0，符合區別效度的基本假定 （Bagozzi, Yi, & Phillips, 1991）。產品品牌構面間，相關係數則介於0.55~ 0.82 之間，標準誤則介於0.03 ~ 0.05 之間，亦顯示產品品牌構面具有可接受水準以上之區別效度。
資料來源：張愛華、洪敘峰（2013），消費者認知基礎之企業綠品牌形象衡量模式發展，臺大管理論叢，第24 卷第1 期，2013/12，129–154。
作者：羅凱揚（台科大企管系博士）、蘇宇暉（台科大管研所博士候選人）
繪圖者：傅嬿珊
— — — — — — — — — — — — — — — —
往後的文章都會持續在行銷資料科學粉絲專頁上發表喔，喜歡我們就趕緊追蹤吧！
同時再請大家多多follow我們的FB粉絲專頁，我們會在粉專上即時公布最新資訊，讓您重要消息不漏接！
◼ FB粉絲專頁：行銷資料科學
◼ 官網：臺灣行銷研究
