正好刚刚总结阅读完这方面文献，就说点经验之谈和我踩过的坑吧，语言尽量易懂点，希望能帮到大家。

首先就是数据信度效度问题，非常重要，一定要多搜集指标和结合相关文献参考，因为到后期你会发现SPSS中检验很多数据真的不合格（特别是对数据信度效度要求高的地方），需要不断进行删减和重新组合。但结构方程模型对样本量要求很高，样本与变量数之比至少为10:1至15:1，样本数不足是没有办法得出结果的。

在设计问卷时，需提前规划好想要研究的维度，同一维度问题放在一起检验。在分析问卷数据结果时注意以下问题：

1.将回答很接近、区分度不高的题目删掉，比如这个问题有很大一部分人都选了同一种答案，高分段和低分段区别不大，可以选择删除。

2.将同一维度与前后题目关联度不高的题目删除。

3.重点！我就踩过这个坑。很多同学喜欢总结的时候把同一维度全是5或全是1的数据删掉，觉得好像是不靠谱的答案，删去有利于提高信度。其实是错的，反而把信度大幅度降低了。保留这种看似不太合理样本，但对于比如全篇1、5乱填前后逻辑矛盾的样本需删除。

如果数据信度效度总是不通过，有一个小诀窍就是把问题换个意思转换数据。比如本来是能怎么样占比多少，变成不能怎么样占比多少。问卷问题转换一下可能会提高数据内部一致性。

最后给推荐一种思路，可以去搜集资料看看LISRTL和PLS之间的区别，后者对样本要求大大降低，对一些问题可能更适合使用。