深入解析组合信度的计算方法
在统计学和数据分析领域，组合信度作为一种衡量问卷内在一致性的方法，常被用于论文中的内部一致性指标报告。下面将详细解释如何使用R语言进行组合信度的计算。
在编制量表的过程中，研究者的目的是通过外显的观察变量来测量潜在的特质。设计的题目是否稳定且一致（信度）以及是否成功测量了想要探知的特质（效度）显得尤为重要。
信度评价中，建构信度（Construct Reliability, CR）或称组合信度、复合信度，常被用来评估潜在变项的可靠性。其计算公式如下：
在上述公式中，λx11至λx31代表标准化因子负荷量（Standardized factor loading, SFL），其值介于0至1之间。SFL与探索性因素分析中的因素负荷量概念相同。而δ1至δ3则代表观察变项的残差，即无法被潜在变项解释的部分。
因子负荷量λx11至λx31实际上是这个潜在变量与观察变量之间的相关系数。其平方则表示该潜在变项对相应观察变项的解释力（Square multiple correlation, 又称R²）。在结构方程模型（SEM）中，每个观察变项的变异数通常被标准化为“1”。而1减去C即得到潜在变项无法解释的观察变量的残差。
CR指标实质上是衡量因子与变量间共同方差大小的关键指标。其值越大，说明变量对因子的测量或表示越准确，内在一致性也越好。
复合信度反映了潜在构念的观察变量间的共享变异。接下来，我们将通过实际操作来演示如何计算组合信度。
实操教学开始：
导入所需数据。该数据与之前探索性因子分析所使用的数据相同。
在上篇关于探索性因子分析的文章中，我们得出了4个因子。现在，我们以其中一个因子为例，展示如何计算该因子的组合信度。我们将使用R语言中的lavaan包来进行相关计算。
然后，构建并拟合模型。在这一步骤中，我们将使用标准化的因子载荷进行计算。
使用standardizedSolution函数，我们可以获取到标准化的因子载荷。
输出结果将显示est.std（即标准化的估计值）一列中的载荷部分。
接下来，我们将根据先前所学的公式进行计算。首先计算残差方差，然后得出CR值。
今天的教程介绍了使用R语言计算组合信度的方法。如有读者询问是否有无需编写公式的直接出结果代码，很遗憾我目前尚未找到这样的资源。感谢大家的耐心阅读。我分享这些内容的目的是为了督促自己，同时也希望大家能指出不足，共同进步。我会尽量将内容写得详细且易于理解，并附上使用的数据集链接。只要按照文章中的步骤操作，你也能得到相同的结果。我的一个目标是让零基础的朋友也能看懂，因为我也是从零开始学习Python和R的。让我们一起加油！
往期内容回顾
