一、效度分析
倪宗瓒主编的《医学统计学》一书中指出：
因此对测量工具进行效度分析以及效度汇报是十分重要的。我在学习相关的统计软件过程中，一直没有系统地了解效度分析的步骤，对于验证性因子分析，更是越学反而觉得越乱，因此系统地整理还是十分有必要的。
首先大致列出效度分析的步骤，如下：
在效度分析中，首先进行巴特利特球形检验与KMO检验，若KMO值>0.50，巴特利特球形检验统计值的显著性概率，则适合进行因子分析，反之不适合进行因子分析。
而后判断量表是否为成熟学者量表，若是，则只需要进行CFA（验证性因子分析），反之，需要首先进行EFA（探索性因子分析）而后再进行CFA（验证性因子分析）。
本文的重点是对验证性因子分析作出系统的阐述。
二、验证性因子分析
总体而言，验证性因子分析的流程会依据量表中维度与题项的情况而调整，但是万变不离其中的是：先总后分，总分都要！！！
一般常用的效度指标包括结构效度、聚合效度与区分效度。验证性因子分析主要展示问卷的聚合效度和区分效度与适配度指标。
一般采用三个标准进行结构效度的判断：公共因子的累积方差贡献率至少在40%以上；每一个题项都应在其对应的维度上有较高的载荷值（大于0.40），而对其他维度的载荷值应该较低；公因子方差均应大于0.40。
聚合效度是指运用不同测量方法测定同一目标时，测量结果的相似程度。聚合效度的常用指标是AVE和CR，当
