被很多粉丝问了关于信效度分析方面的问题，但是之前因为没有相关的项目，也没有案例可以着手，所以拖了很久终于来更新啦！

之前发布过一篇关于量表问卷制作和信效度分析的教程：

但是关于效度分析和验证性因子分析的内容还不是很详细。尤其是读研后发现本科论文在这方面的汇报还缺少了很多东西（不过u1s1，本科写到那边应该就差不多了哈哈

所以就想着找个什么机会补上一些教程，方便我自己查阅，也方便大家有需要的时候可以找到～

很凑巧，老师刚好还有一个实证的项目需要结项，前期也一直被老师带着写综述、理论和模型什么的，在这些内容的写作方面，等这篇论文完全写出来会总结一些注意点（我好像在那个什么 画饼 笑死

本文看下去的条件：

在做整理的时候，在人大经济论坛的时候看到一句话，我很赞同：

所以在SPSS里计算完Cronbach’s α(>0.7)和KMO值(>0.6，部分0.5)后，表明适合进行因子分析，再考虑本文提到的验证性因子分析这些。

同时因为结项需要写中文的小论文，所以我也参考了很多相关期刊的小论文，去看他们的这一部分是怎么写的，但是我发现就是一整个混乱的情况：

比如说这个，信度方面报告了Cronbach’s α和组合信度CR；效度分了两次汇报，一次报告了因子载荷和AVE值，一次报告了验证性因子分析得到的模型拟合指标。

再比如这个，信度方面只报告了Cronbach’s α系数；而在效度方面，首先论证内容效度（成熟量表），接着论证聚合效度（CR和AVE值），最后论证区分效度（由验证性因子分析得到模型拟合指标）。

然后你就会发现怎么这个组合信度CR有的放在信度汇报，有的放在效度，奇了个大怪哈哈。我想了一下，可能是因为CR是通过验证性因子分析得到的因子载荷计算得出的，所以放到了后面。

但是这不就是管理学的妙处（bushi）嘛，公说公有理婆说婆有理哈哈，只要给出了需要的参数指标，随便咱咋说，有理（有相应的论文支撑）就可！然后关于一些「所以然」，我有看到一篇梳理的还不错的文章，这里放个链接 ：https://zhuanlan.zhihu.com/p/125772195。

所以我认为，只要我们在信效度分析部分给出需要报告的一些指标，找一篇领域内被认可的期刊，照着它的写，准没错哈哈。那么问题来了，我们都需要汇报哪些指标，以及这些指标怎么计算呢？

我根据一些期刊总结了一下，也看了很多b站阿婆主「Junlei_D」老师的视频，关于实证分析从菌类老师那学到很多，欢迎此领域的同学关注哈哈。大概有以下这些指标：

因为Cronbach’s α系数和KMO值具有先验性，并且之前写过。那下文将从第三点因子载荷开始，围绕验证性因子分析，叙述一下详细的步骤~

根据这个汇报图表可以发现，因子载荷还蛮特殊的哈哈，其他指标都是一个变量一个，因子载荷是每个题项都有。

因为因子载荷是通过amos输出的，所以大家在看步骤之前可以先去看一些相关视频了解一下这个软件的工作界面，强烈建议去看Junlei_D老师的视频！好啦下面开始步骤输出。

步骤1，在amos顶部栏选择 File——data files，出现对话框，点击File Names，我们找到对应问卷的.sav数据文件，导入数据和变量。

步骤2，通过amos工具栏画出变量，同时用双箭头连接每两个变量，也就是说每两个变量之间都要有一个双箭头连接。

或许有朋友会问最右边那个残差小圆圈里边的name是怎么出来的，在顶部栏有一个Pugins-Name Unobserved Variables，点开Run一下就可

再附上一个前年做的图供参考：

步骤3，画图之后，设置一下output，点击工具栏的一个小工具，出现对话框，进入output，勾选一些东西如下图所示：

步骤4，点击运行小工具，再打开输出窗口，就可以看到因子载荷了。

结果：

可以看到我的因子载荷都还蛮高的，都在0.75以上，算是很好看的数据了！

那关于因子载荷的临界值，不同的教材标准一样，有说0.45的，也有0.5的，也有0.6的，可以根据自己的数据灵活选择：

同样，模型拟合指标也是通过01中的验证性因子分析步骤中得到的，在01的结果当中，点击ModelFit，我们已经可以看到我们需要的这些指标：

根据以上结果，我可以在论文的信效度分析部分写上：基本模型的数据拟合指标χ2/df=1.967，RMSEA=0.064（我看大部分论文是在RMR和RMSEA两个指标中二选一报告），GFI=0.934，NFI=0.953，CFI=0.976（太多I了，只需从大于0.9的I中任选3个汇报即可），基本符合适配指标的要求。

至于各模型拟合指标的标准，我根据一些文献和视频也做了整理：

问题又来了哈哈，好像多了一个SRMR，这个是有部分论文汇报的，而且有的论文在用amos论证共同方法偏差的时候，也会用到SRMR，这里浅浅说下步骤。

步骤1，点击amos顶部栏的Plugins-Standardized RMR（如果弹窗显示被占用就关掉窗口重新打开），然后就会出现Standardized RMR窗口，再点击运行按钮就可

步骤2，点击运行按钮后，程序运行完SRMR的结果就会直接显示出来喽：

嗯，小于0.05，不错不错！

当然了，在实际操作过程中我们真的很难很难满足所有的拟合指标都满足它的标准，反倒很可能出现这个指标满足了，那个指标没满足。那这个时候我的解决方法是对收集到的问卷数据做了一个剔除。

经过和我的同门讨论，我们发现一个很有意思的现象哈哈。

就是当我剔除掉那些全填5或3（我用的是李克特5级量表哈）的数据时，拟合指标并没有变好，反而在剔除掉那些组内/间填的相差很大的数据（就是一会填1一会填5）时，拟合指标变好了，所以这个可以作为大家调整数据的一个参考思路~

CR和AVE值并没有在amos做验证性因子分析时的结果中输出，但是这两个值的计算方法，完完全全是根据验证性因子分析得到的因子载荷计算得出的。

AVE (Average Variance Extracted)，平均方差提取值，可以用来衡量收敛效度，一般大于0.5表示观测变量能够综合起来去解释这个潜变量足够的变异。

CR (composite reliability)，建构信度，也叫组合信度，反映了每个潜变量中所有题目是否一致性地解释该潜变量，当该值高于0.70时表示该潜变量具有较好的建构信度。

至于这两个值的计算，计算公式我就不附上了，Internet上有很多哈哈。然后有两个比较推荐的计算方式：

Btw，因为是在线文档，所以大家用完后，尽量把b列返回原样哦！

花了大概一天半的时间搜集资料、文献来整理，从海量的信息中捡取我需要的信息真的是一件繁琐而繁琐的事情，不过一想到「好记性不如烂笔头」，想到我也是从别人上传到Internet中的知识中汲取的知识，或许咱写的一些东西能帮助到一些和曾经的我一样的小白哈哈，好像还蛮不错。

那就希望对大家还算有点子帮助喽，再画个饼哈哈，去年毕业没来得及写完的中介和调节效应应该也快了emmm。当然啦，如果有问题，也欢迎相关领域的同学后台私信/在上面那个在线文档里留言讨论噻，这样我还能考虑出一期Q&A水一下hhh~

葫·正义侠·搬运工·芦敬上！㊗️天天开心喽~

小贴士：虽然点不点赞同和喜欢都没关系，但是会让博主我开心很久，并且决定再次过来更新哈哈

参考资料：

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