Współczynnik Trafności Różnicowej HTMT

W kontekście oceny trafności różnicowej często wykorzystuje się współczynnik HTMT, który jest wskaźnikiem mającym na celu ocenę, czy dane konstrukty są rzeczywiście od siebie odrębne.

Na czym polega współczynnik HTMT:

• Zasada działania: HTMT porównuje średnie korelacje pomiędzy wskaźnikami różnych konstrukcji (heterotrait-heteromethod correlations) do średnich korelacji wskaźników w ramach tego samego konstruktu (monotrait-heteromethod correlations).
• Obliczanie HTMT: Dla każdej pary konstrukcji oblicza się stosunek średnich korelacji między konstrukcjami do średnich korelacji wewnątrz konstruktu. Jeśli wartości HTMT są wysokie, sugeruje to, że konstrukty mogą nie być od siebie wystarczająco różne, co podważa trafność różnicową.
• Kryteria oceny: Ogólnie przyjmuje się, że wartość HTMT poniżej 0,85 (lub 0,90 w zależności od kontekstu) wskazuje na dobrą trafność różnicową. Wartości powyżej tych progów mogą sugerować problem z odróżnialnością konstrukcji.

Zastosowanie HTMT w praktyce:

HTMT jest szczególnie użyteczny w modelach typu SEM (Structural Equation Modeling) oraz w analizach, które wymagają wielowymiarowego podejścia do trafności. Jest preferowany w stosunku do tradycyjnych metod, takich jak porównywanie AVE (średnia wariancja wyjaśniona) i korelacji między konstrukcjami, ponieważ HTMT jest bardziej czuły na problemy związane z trafnością różnicową.

Współczynnik trafności różnicowej HTMT (Heterotrait-Monotrait Ratio) to współczynnik używany w analizie statystycznej, aby ocenić trafność różnicową modelu pomiarowego. Trafność różnicowa odnosi się do stopnia, w którym dwa różne konstrukty są rzeczywiście różne od siebie.

Wzór na Współczynnik Trafności Różnicowej HTMT

Wzór na współczynnik trafności różnicowej HTMT jest następujący:

\[ \text{HTMT} = \frac{\text{Średnia korelacja heterotrait-heteromethod}}{\text{Średnia korelacja monotrait-heteromethod}} \]

Gdzie:

• Średnia korelacja heterotrait-heteromethod: Średnia korelacja między przedmiotami należącymi do różnych konstruktów.
• Średnia korelacja monotrait-heteromethod: Średnia korelacja między przedmiotami należącymi do tego samego konstruktu.

Kroki Przeliczania Współczynnika HTMT

1. Oblicz korelacje między wszystkimi parami przedmiotów.
2. Podziel korelacje na dwie grupy: heterotrait-heteromethod i monotrait-heteromethod.
3. Oblicz średnie korelacje dla obu grup.
4. Podziel średnią korelację heterotrait-heteromethod przez średnią korelację monotrait-heteromethod, aby uzyskać HTMT.

Przykład Obliczenia Współczynnika HTMT

Rozważmy dwa konstruty: Owocki (Jabłko, Banan) i Warzywka (Marchewka, Brokuł).

Przypuśćmy, że mamy następujące korelacje:

• Korelacja między Jabłkiem a Bananem: 0.7
• Korelacja między Marchewką a Brokułem: 0.6
• Korelacje między przedmiotami różnych konstruktów (np. Jabłko i Marchewka): 0.3, 0.4, 0.5, 0.2

Średnia korelacja monotrait-heteromethod wynosi:

\[ \text{Średnia monotrait} = \frac{0.7 + 0.6}{2} = 0.65 \]

Średnia korelacja heterotrait-heteromethod wynosi:

\[ \text{Średnia heterotrait} = \frac{0.3 + 0.4 + 0.5 + 0.2}{4} = 0.35 \]

Współczynnik trafności różnicowej HTMT wynosi:

\[ \text{HTMT} = \frac{0.35}{0.65} \approx 0.5385 \]

Wynik ten wskazuje na stosunkowo dobrą trafność różnicową pomiędzy konstruktami Owocki i Warzywka.

Bibliografia:

Hryniewicz, K., Milewska, A. (2023). SZTOS: System Zautomatyzowanego Tworzenia Opisu Statystycznego (Wersja SZTOS) [Słownik pojęć statystycznych]. https://sztos-it.com/

Henseler, J., Ringle, C. M., and Sarstedt, M. (2015). A New Criterion for Assessing Discriminant Validity in Variance-based Structural Equation Modeling., Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1): 115-135.