利用SPSS 23.0进行因子分析，删除存在cross-loading的测量条目，保证了本研究的测量条目具有较好的区分度。因本研究数据部分指标采用item-parcel的方法使指标尽可能的呈现离散状态，但仍有少数条目不服从正态分布，故未采用极大似然后进行结构方程模型拟合，而采用Asymptotically distribution-free估计进行模型拟合。模型拟合采用Amos 23.0对数据进行一阶CFA分析。

    模型匹适度检验方面，本研究采用临界比(CR)值作为检验潜在变量的信度指标。CR值越高表示内部一致性越高，Hair认为0.7是可以接受的门槛，Fornell and Larcker建议在0.5以上即可[8]。其次，采用J？觟reskog和S？觟rbom 1996年提出的公式ρc=■计算组成信度[9]，采用公式ρv=■计算平均萃取量(AVE)，Fornell and Larcker認为理想值需大于0.5，0.36～0.5为可以接受的门槛。

    调节效果的判定不能直接由t值或临界比的值判断，本研究的调节效果借鉴Ping 1995年和1996年的公式进行检验[10] ......