效度和信度
信度与效度
一、信度1.定义信度主要是指测量结果的可靠性或一致性。
信度只受随机误差的影响，随机误差越大，信度越低。
因此，信度可以视为测试结果受随机误差影响的程度。
系统误差产生恒定效应，不影响信度。
每一个测试的实得分数（X）总是由真实分数(T)和误差(E)两部分构成的，用公式表示如下：X=T+E如果我们讨论一组测验分数的特性时，可用方差代表具体分数，得到公式：S^2（x）=S^2(t)+S^2(e)公式中，S^2（x）是实得分数的方差，S^2(t)是真分数的方差，S^2(e)是误差的方差在测量理论中，信度被定义为：一组测量分数的真分数方差与中方差（实得方差）的比率。
即：r(xx)=S^2(t)/S^2（x）2.信度的指标大部分情况下，信度是以信度系数为指标，它是一种相关系数。
常常是同一被试样本所得到的两组资料的相关，理论上说就是真分数方差与实得分数方差的比值，公式为：r(xx)=r^2(xt)=S^2(t)/S^2（x）3.信度信度评估的方法（见具体例子）（一）重测信度，又称为稳定性系数，它的计量方法是采用重测法：用同一测验，在不同时间对同一群体施测两次，这两次测量分数的相关系数即为重测系数。
重测信度所考察的误差来源是时间的变化所带来的随机影响。
在评估重测信度时，必须注意重测间隔的时间。
对于人格测验，重测间隔在两周到6个月之间比较合适。
在进行重测信度的评估时，还应注意以下两个重要问题：⑴重测信度一般只反映由随机因素导致的变化，而不反映被试行为的长久变化。
⑵不同的行为受随机误差影响不同。
（二）复本信度，是以两个测验复本来测量同一群体，然后求得应试者在这两个测验上得分的相关系数。
复本信度的高低反映了这两个测验复本在内容上的等值性程度。
两个等值的测验互为复本。
计算复本信度的主要目的在于考察两个测验复本的题目取样或内容取样是否等值。
复本信度也考虑两个复本实施的时间间隔。
复本信度的主要优点在于：⑴能够避免重测信度的一些问题，如记忆效果、练习效应等；⑵适用于进行长期追踪研究或调查某些干涉变量对测验成绩影响；⑶减少了辅导或作弊的可能性。
信度和效度的关系口诀
1、信度即测量结果的稳定性或可靠性，指用同一种方法对同一个对象进行重复测量，所得结果与之前测量结果相一致的程度，即测试方法不受随机误差干扰的程度。
包括同质性信度、分半信度、复本信度、重测信度、评分者信度等。
2、效度即准确性和真实性，指测量工具或手段能够准确测所需测量的事物的程度。
例如，某问卷调查医生的工作负荷，则效度指该问卷能否准确地、真实地调查出医生的工作负荷。
效度和研究目标有关。
包括内容效度、效标关联效度、结构效度等。
信度和效度的关系：
信度与效度见的关系并非对称的，其中信度是效度的前提和基础，效度是信度的目的和归宿。
任何测量，只有做到两者的辩证统一才会具有科学性。
信度是效度的基础。
测量要有效度必须有信度，没有信度就没有效度。
一项测量如果信度低，则效度也低，因为若测量不能稳定地测量所需测量的对象，就不能有效地说明测量对象；如果信度高，效度可能高也可能低。
一项测量如果效度高，则信度一定高；但是，如果效度低，信度可能高也可能低。
值得注意的是，信度与效度二者缺一则测量无效。
信度和效度的类型-社会统计学
信度和效度的类型社会统计学一、信度1.信度的定义信度也叫测试的可靠性，指的是测试结果是否稳定可靠。
信度是用来检验人员测评与选拔质量的重要指标，从测评与选拔指标体系的制定，到测评与选拔的整个实施过程，始终都要考虑可靠性，即测评与选拔的信度问题。
【概念剖析】信度即多次测量的一致性。
2.信度的分类按照衡量测评信度的方法的不同，信度可分为再测信度、副本信度、内在一致性信度、评分者信度等。
①再测信度。
再测信度是指用同一套试卷在两个不同时间来测试同一批被测者，这样便获得两组分数，然后计算出两组分数的相关系数。
当然，在两次测试中，第二次的测试成绩理应比第一次的高，因为被测者在第二次测试时已经有了进步而且临场经验也更丰富了。
但是若该试题是比较可靠的，每个被测者在两次测试中的排名次序应该是基本不变的。
②副本信度。
副本信度是指对同一被测者先后进行两次内容相当的测试，然后计算出这两次测试结果间的相关程度(减少了再测信度中前一次对后一次测试的影响，但两次测试间的相互作用依然存在)。
③内在一致性信度。
内在一致性信度是指所测素质相同的各测评项目分数间的一致性程度。
若被测者在第一个项目中的分数高于他人，在第二个项目中的分数还高于他人，在第三个项目中的分数仍高于他人……且这些测评项目所测评的是同一素质，那么可以认为测评的结果较可靠。
内在一致性信度是通过分析同一测评中各测评项目之间的一致性来分析测评信度，它实质上是一种跨测评项目的一致性。
再测信度与副本信度都需要组织两次测评，而内在一致性信度只需进行一次测评，增加了人员测评的可操作性，同时也为实际工作带来了极大的方便。
④评分者信度。
评分者信度是指多个评分者给同一组被测样组进行评分的一致性程度。
评分者及其测评的差异越小，测评与选拔的结果就越可靠。
知识水平、对测评标准的把握、因心理效应而产生的各种心理误差等，都会使不同的评分者对同一被测者的评分产生差异，评分者信度就是用来分析这种差异程度的指标，它实质上是一种跨评分者的一致性。
信度和效度的关系口诀
信度：信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。
信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。
系统误差对信度没什么影响，因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的，因此不会造成不一致性。
反之，随机误差可能导致不一致性，从而降低信度。
效度:效度（Validity）即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。
效度是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。
效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。
信度和效度的关系：问卷的信度与效度之间既有明显的区别，又存在着相互联系、相互制约的关系。
信度主要回答测量结果的一致性、稳定性和可靠性问题；效度主要回答测量结果的有效性和正确性问题。
效度和信度的关系可以用测量值的构成公式O=T S R来理解。
如果测量是完全有效的，即0=T，S=0，R=0，此时测量必然是完全可信的，若量表的信度不足，它也不可能完全有效，因为有O=T R。
如果量表是完全可信的，可以达到完全有效，也可能达不到，因为有可能存在导致误差，虽然缺乏信度必然缺乏效度，但信度的大小并不能体现效度的大小。
信度是效度的必要条件，但不是充分条件。
从理论的角度来看，量应具有足够的效度和信度；从实践的观点来看，一个好的量表还应该具有实用性。
实用性指量表的经济性、便利性和可解释性。
一般来说，信度是效度的必要条件，也就是说，效度都必须建立在信度的基础上；但是没有效度的测量，即使它的信度再高，这样的测量也是没有意义的。
信度和效度的关系有如下几种类型：可信且有效这种问卷准确地反映被调查人员的真实态度，问卷中的题目是和调查目标紧密关联的。
若调查结果能真实地反映所调查的对象，测量的误差较小，则说明问卷调查的结果是可信而且有效的。
可信但无效这种问卷调查结果虽然能准确地反映被调查人员的真实态度，但问卷中题目与真实的调查目的的关联程度较弱，与调查的目标不相一致。
简述量表信度和效度的含义及检验方法
简述量表信度和效度的含义及检验方法摘要：一、量表信度含义及检验方法1.信度定义2.信度检验方法a.内在信度b.外在信度二、量表效度含义及检验方法1.效度定义2.效度检验方法a.内容效度b.结构效度c.准则效度三、提高量表信效度的措施1.编制阶段2.测试阶段3.结果分析阶段正文：量表是研究中常用的一种工具，用于测量某种现象或变量。
而量表的信度和效度则是衡量其测量工具质量的重要指标。
本文将简要介绍量表信度和效度的含义及检验方法。
一、量表信度含义及检验方法1.信度定义信度指的是测量工具的稳定性和一致性。
一个具有高信度的量表，能够在不同时间、不同测试者和不同测试环境下，得出一致可靠的测量结果。
2.信度检验方法（1）内在信度内在信度主要体现在量表内部各项指标之间的一致性。
可以通过计算各项指标的相关系数、Cronbach"s Alpha系数等来检验。
（2）外在信度外在信度是指量表在不同测试者、不同时间、不同测试环境下的稳定性。
可以通过复本信度、测试-重测信度、内部一致性信度等方法进行检验。
二、量表效度含义及检验方法1.效度定义效度是指测量工具能够准确测量其所要测量的对象的程度的指标。
一个具有高效度的量表，能够准确地反映所要测量的现象或变量。
2.效度检验方法（1）内容效度内容效度主要体现在量表是否全面、准确地反映了所要测量的对象。
可以通过专家评审、文献调研等方法进行检验。
（2）结构效度结构效度是指量表的结构是否符合理论模型。
可以通过因子分析、结构方程模型等方法进行检验。
（3）准则效度准则效度是指量表的测量结果与已有的公认标准之间的相关性。
可以通过相关分析、回归分析等方法进行检验。
三、提高量表信效度的措施1.编制阶段在量表编制阶段，要充分调研相关领域的研究，确保量表内容的全面性和准确性。
同时，要遵循科学的编制方法，确保量表的结构合理。
2.测试阶段在测试阶段，要严格控制测试环境、测试者和测试时间等因素，以减少误差。
信度与效度关系的公式
信度与效度关系的公式信度与效度是两个重要的概念，在研究和评估领域中起着至关重要的作用。
信度指的是测量工具或评估方法的稳定性和一致性，而效度则是测量工具或评估方法所测量的概念或现象的准确性和有效性。
信度与效度是评估研究结果的重要指标，下面将介绍信度与效度的关系以及相关公式。
一、信度的定义和测量方法信度是指测量工具或评估方法在重复使用时得到相似结果的程度。
在研究中，如果测量工具或评估方法具有较高的信度，那么在不同的时间、不同的测量者或不同的环境下使用，所得到的结果应该是相似的。
常用的信度测量方法包括重测信度、内部一致性信度和平行表单信度。
1. 重测信度：重测信度是指在一段时间后重新进行相同或相似的测量，通过比较两次测量结果的一致性来评估信度。
计算重测信度的常用公式为：重测信度=重测得分与初始得分的相关系数。
2. 内部一致性信度：内部一致性信度是指测量工具或评估方法的各个项目或题目之间的一致性程度。
常用的内部一致性信度测量方法有Cronbach's alpha系数和Kuder-Richardson系数。
3. 平行表单信度：平行表单信度是指两个或多个相似的测量工具或评估方法在相同条件下进行测量，通过比较它们的结果的一致性来评估信度。
二、效度的定义和测量方法效度是指测量工具或评估方法所测量的概念或现象的准确性和有效性。
一个有效的测量工具或评估方法应该能够准确地反映所研究的概念或现象。
常用的效度测量方法包括内容效度、构效度和标准效度。
1. 内容效度：内容效度是指测量工具或评估方法是否覆盖了所研究的概念或现象的各个方面。
内容效度通常通过专家评审或内容分析来进行评估。
2. 构效度：构效度是指测量工具或评估方法是否能够反映出所研究的概念或现象的内在结构或关系。
常用的构效度测量方法包括因子分析和结构方程模型。
3. 标准效度：标准效度是指测量工具或评估方法与已有的标准测量工具或评估方法之间的相关性。
常用的标准效度测量方法包括与其他测量工具的相关性分析和与已知标准的比较。
效度和信度如何区分
信度与效度的区分1.效度：指的是一个测验能否真实准确地反应所要测量事物的程度，简单来说，可以理解为某测验测量准确与否的问题，因此也是衡量一个测验优劣的最重要的指标。
效度的内涵及其地位考试中也常以内涵型或地位型单选题、判断题形式考察，需要大家能够理解识记。
2.信度：同一测验多次测量，测量结果的一致性、稳定性与可靠性程度，这一概念内涵尤其是其中的可靠性，考试中常被归为效度以判断形式考察，需要重点掌握。
同时，考试中经常考察测验长度(即测验题量的多少)对测验信度的影响，因此二者关系也需要大家掌握。
一般来说，增加同类题目的测验长度，增加题目的代表性，是提高信度的一个有效办法，当然也要避免过犹不及的现象，测验题目过长反而会干扰测验信度。
效度vs信度关于效度和信度的关系，也是常考的一个难点：信度高的，效度不一定高;效度高，信度一定高。
下面将通过一个生活中的例子帮助考生理解。
小明用一个坏了的体重计测体重，多次测量得到的结果都是20公斤，而小明的实际体重应该是60公斤。
测量得到的结果一致性很高，说明这个测验的信度高。
但这个体重计却并没有准确地测出小明的真实体重，说明这个测验的效度低。
总结一下就是，当一个测验信度高的时候，效度不一定高。
如果小明用一个正常的体重计，多次测量得到的结果都是60公斤，也就是小明真实的体重。
这次测验准确测出了小明的体重，且结果保持一致，也就是说效度高、信度也高。
在一定时间内，真实结果一般是保持相对稳定的，因而只要能测出真实结果，多次施测结果就会保持较高的一致性，即效度高、信度一定高。
理解了信度和效度的内涵，大家就可以去推断二者的关系，主要包括以下几种：1.高效度一定高信度——测量准确即可八正测量结果的稳定和可靠2.高信度不一定高效度——测量结果稳定并不能保证结果的准确，如拿高三数学卷子测试小学三年级孩子的数学水平，测试多次结果均为0.信度高，但并不能说小学三年级孩子没有数学能力。
3.低效度不一定低信度——道理与高信度不一定高效度一致。
信度与效度的名词解释
信度与效度的名词解释在社会科学研究中，信度和效度是两个重要的概念，用于评估研究工具的质量和可靠性。
信度指的是测量工具的稳定性和一致性，即无论是在不同时间还是不同场合下，该工具测量的结果是否具有一致性。
效度则是指测量工具所测量的内容是否与实际情况相符，即是否能够正确地反映出所要测量的概念或变量。
信度主要关注的是测试工具的稳定性和准确性。
如果一个测量工具具有较高的信度，那么无论是在不同的时间还是不同的场合下，使用该工具测量同一个对象所得到的结果应该是一致的。
一个具有高信度的测量工具可以减少测量误差，使得研究结果更加可靠。
常用的衡量信度的方法包括重测信度、等价形式信度和内部一致性信度。
重测信度是一种常见的信度测量方法，它通过对同一组受试者在不同时间或条件下进行两次测量，然后计算两次测量结果之间的相关系数来评估工具的信度。
如果两次测量之间的相关系数较高，说明该工具具有较好的信度。
等价形式信度是一种通过将原测量工具分为两个等价的部分，然后对同一组受试者分别使用两个部分进行测量，最后计算两个部分测量结果之间的相关系数来评估工具的信度。
如果两个部分测量结果之间的相关系数较高，说明该工具具有较好的信度。
内部一致性信度是一种通过对测量工具中的一组项目进行统计分析，例如计算Cronbach's alpha系数，来评估工具的信度。
Cronbach's alpha系数表示了测量工具中各个项目之间的内部一致性。
如果Cronbach's alpha系数较高，说明该工具具有较好的信度。
效度主要关注的是测量工具的准确性和有效性。
一个具有高效度的测量工具应该能够准确地测量所要研究的概念或变量，而不是测量其他无关的内容。
常用的衡量效度的方法包括内容效度、构效度和判别效度。
内容效度是一种通过专家评估测量工具中所包含项目与所要测量的概念之间的关联程度来评估工具的效度。
如果专家评估认为测量工具中的项目与所要测量的概念之间的关联程度较高，那么该测量工具具有较好的内容效度。
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TOP JOURNAL上的效度
• 如果是新的测量方法或者是简版的测量方 法需要测量其聚合效度。
TOP JOURNAL上的效度
一般使用CFA来测量区分效度，具体方法是：采用竞争模型比较，一个模型中各 变量由估计，另几个模型中根据实际情况把各变量组合成若干个新变量，比较几 个模型的模型配适度。
TOP JOURNAL上的效度
• 我们用测量分数和效标之间的相关系数来估计效 标关联效度。用SPSS的操作：
分析——相关——双变量
构念效度
• 构念效度：指一个测量实际测到所要测量 的理论结构和特质的程度，或者说测量能 够说明测量的理论结构或特质的程度。（ 构念是理论上的、抽象的、无形的。）
构念效度的测量
• 没有一个单一的证据足以完成这样的测量，我们需要进行 大量的实证研究才能找到测量工具的构念效度实证研究的 具体方法如下：
效度的概念和组成
• 效度：指测试能够测量到我们想要测量的概念 的程度。
• 效度的组成： 1、内容效度(Content Validity) 2、效标关联效度（Criterion-related Validity） 3、构念效度(Construct Validity)
有关表面效度（Face Validity）
1、考察测量工具的条目或者分量表是否具有同质性，测量的是否是一个 单一的构念。 2、考察随着个体的发展变化，检验分数是否与这个构念的理论预期相吻 合。 3、考察不同群体之间测验分数的差异，是否与理论相吻合。 4、分析对测量分数进行干预的效果，是否与理论预期相吻合。 5、将测验的分数与相关概念和不相关概念的测量进行相关分析。 6、对测量进行因素分析，看构念的构成是否符合理论。 7、分析测量的得分是否可以用来正确区分受测者。
如何测量区分效度
测量方法 • 3、采用竞争模型比较，一个模型两个因素
自由估计，另一个模型把所有item放到一个 潜变量中，比较模型配适度。
如何测量区分效度
测量方法
• 4、平均变异萃取量比较方法，看两个变量 平均变异萃取量的平均值是否大于两个潜 在变量相关系数平方。或者在SEM模型估计
中,在OUTPUT勾选ALL IMPLIED MOMENT,再重 新执行在报表的ESTEIMATE下会看到MATRIX的 ALL IMPLIED CORRELATION,就会看到潜变量 相关值将对角线的1改成AVE根号值,只要所相关 值小于AVE根号值就表示有区别效度。
聚合效度和区分效度
• 将测验的分数与相关概念和不相关概念的 测量进行相关分析。涉及聚合效度和区分 效度。
聚合效度
• 聚合效度（Convergent validity）： 两个测量工具如果在构念上是有重合的，那 么这两个测验得分之间应该有较高相关。（ 也有翻译为“会聚效度”）
测量方法：两种测量结果之间的相关系数。 SPSS——分析——相关——双变量
用spss的操作如下： 分析——度量——可靠性分析——分半 根据所放题项的顺序可以控制如何进行分半
α系数
• α系数是考虑了所有分半系数的可能性，然 后经过斯皮曼-布朗公式的校正得到的。
• 用spss的操作如下： 分析——度量——可靠性分析——α
评价者间一致性信度
• 不同评分者评价之间的相关系数。 用spss操作如下： 分析——非参数检验——旧对话框——k个相关样本 选择统计类别： F test：适用于题目分值为连续性测量尺度。 Kendall’s：适用于分值不呈正态或为有序分类时。 Cochran chi-square：适用于题目分值为二分类／无序分类时。
• 计算公式
– AVE=Σ(因素负荷量2)/((Σ因素负荷量)2+ (Σ各测量变项的测量误差)) (Jöreskog and Sörbom , 1996)
选择哪一种信度
1、如果测试在编制时就可以允许个体测量多次，
对于这样的测试，重测信度当然是首选的信度估计 方法。 2、如果测量是单因素的，使用α系数就是很好的指 标。能用CR或AVE就更好了。 3、如果测验编排的顺序是根据难度的分布由易到难 进行编排的，分半效度就比较合适。 4、如果测试包含了主观判断成分，评分者间一致性 信度就比较重要。
• 测量方法：由专家进行逻辑分析 ，即请有 关专家对测验题目与原来的内容范围是否 符合进行分析 , 作出判断 , 看测验题目是否 较好地代表了原来的内容。
效标关联效度
• 效标关联效度：
当使用一个测验的分数去预测一些结果变量（效标 ）的时候是有效的，我们就认为测验具备了效标关 联效度。
• 根据效标是否与测验分数同时获得，效标关联效 度又分为：同时效度和预测效度。
若p值大于0.05表示不同评价者评价之间没有显著差异
用结构方程测量信度
• 在信度分析时α系数是使用最广泛的。但是,α系数假设潜 在变量到所有指标项目的负载值都相等, 这明显与现实不 相符 。在结构方程模式出现后, 我们更倾向于使用克服了 上述缺陷的组合信度CR和平均变异数萃取量（AVE）。
• 具体方法都是把各item的标准化负荷指数带入 excel
内部一致性信度
• 1、分半信度（Split-half Reliability）: • 2、α系数（Cronbach α）： • 3、评价者间一致性信度：
分半信度
• 1、分半信度（Split-half Reliability）: 找到一个有代表性样本进行一次施测之后，我们将题目分成 对等的两部分（通常按奇偶数分），将这两部分的得分进行 相关分析，所得的相关系数。（需要通过斯皮曼-布朗公式的 校正）
同时测量区分效度和聚合效度
• 多质多特法（MTMM）可以同时测度聚合 效度和区分效度。就是用不同的方法测量 不同的构念，再列出各组组合之间的相关 系数。
信度和效度的关系
• 信度高，效度不一定高，效度高，信度一 定高
TOP JOURNAL上的信度
• TJ上的信度大多还是用α系数（用CR与 AVE的还不多），在Measure部分标出各变 量的α，并在相关系数表中也列出α。
• 为了增强效度检验，经常会辅以AVE法。看两个变量AVE 的平均值是否大于两个潜在变量相关系数平方。或者将潜 变量相关矩阵中对角线的1改成AVE根号值,只要所相关值 小于AVE根号值就表示有区别效度。
• 2、复本信度：
针对同一组样本，将他们完成两个版本测量 之后的得分进行相关系数计算之后的所得。 （在同一时间点测的为复本信度，不同时间 点测的为重测复本信度）
如何测量时间稳定性信度？
• 将两组数据进行相关性分析。 用SPSS的操作如下： 分析——相关——双变量 若相关系数大于0.8表示此类信度可接受。
信度系数
• 理论上信度系数为真是分数的方差除以实 得分数的方差。
信度的测量
估计信度的两种主要方法： • 1、估计测验在时间上的稳定性。 • 2、考察测验的内部一致性。
一般来说可接受的信度为0.8以上。
时间稳定性的信度
• 1、重测信度：
针对一组具有代表性的样本，用目标测验让 他们测量两侧。两次结果的相关系数就是所 要估计的信度。
组成信度(composite reliability; CR)
• CR值是所有测量变项信度的组合，表示构念指针
的内部一致性，雷同于cronbach α，CR愈高表示
构念的内部一致性愈高，0.7是可接受的门坎 ( Hair,1997) ,Fornell and Larcker (1981)建议值 为0.6以上。 • 计算公式 – 构念的组成信度＝(Σ标准化因素负荷量)2/ ((Σ标
• 如果一个测试让测试使用者、施测者，尤 其是受测者觉得测试是一个有效的测试， 我们就认为这个测试具有表面效度。
• 表面效度和其他效度不一样，不是测验效 度的一种技术形式，它是一个社会接受度 的问题，所以我们一般不认为表面效度是 测验效度的一种。
内容效度
• 内容效度：主要是指测验中所包含的问题 、任务、条目是否是针对测量对象的有代 表性的行为样本。
如何测量区分效度
测量方法
• 2、采用竞争模型比较法，一个模型两因素 相关自由估计，另一模型则相关设置为1， 接着进行两个模型的卡方值差异比较，若 卡方值差异量愈大且达到显著水平（ p=0.05时卡方值差异量为3.841，p=0.01时 卡方值差异量为6.635，p=0.001时卡方值 差异量为7.879）时，表两模型间有显著的 差异，其区别效度越高。
Reliability & validity
信度的概念
• 信度指的是测量中的一致性属性。
测量误差的来源
• 1、测验的实施。 • 2、测验条目的选择。 • 3、测验的计分。 • 4、测验中的系统误差。
测量误差与信度
• 测量误差会对实得分数的一致性产生影响 ，如果对这个测验重新进行一次测量，得 到的结果是不能保持不变的。
因素分析
• SPSS——分析——降维——因子分析
• KMO统计量越接近1，变量来自的偏相关越高，因子分析的效果越好， 大于0.7比较好。
• Bartlett球形检验是用来判断相关阵是否是单位阵。 • 变量共同度Communalities表示各变量中所含原始信息能被提取公因
子所表示的程度。
• 看Rotated Component Matrix的结果是否符合理论
准化因素负荷量)2+(Σ各测量变项的测量误差)) (Jöreskog and Sörbom, 1996) 。
平均变异抽取量 (Average of variance extracted，AVE)
• AVE是计算潜在变量之测量变量的变异数解释力， 若AVE愈高，则表示构念有愈高的信度与收敛效 度。理想上标准值须大于0.5 Fornell and Larcker(1981) ，0.36~0.5为可接受门坎。
区分效度
• 区分效度（Discriminant validity）： 指两个不同的测验之间应该不存在相关。