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首先本案例如果直接进入‘全进入效度法’时，结果较糟糕 可点击查看。

那么按照‘步进效度法’的思想，先分别进行5次效度分析，第1次针对因子A，SPSSAU操作截图如下：

SPSSAU输出结果 可点击查看

明显的可以看出：A4,A5,A6这3个‘测量项’的共同度值小于0.4，因此将此3项删除后再次分析。结果如下：

此时显示因子A余下3个‘测量项’（A1,A2,A3），而且‘测量项’的共同度值均大于0.6，且载荷系数值均大于0.8，说明余下3个‘测量项’还可以。

针对因子B，因子C，因子D，因子E均一样的操作流程。

因子B余下B5,B6共2项；因子C余下C1,C3,C5,C6共4项；因子D余下D5和D6共2项；因子E余下E1,E2,E3共3项。最终余下项如下表格：

当前余下共14项，进入‘步进效度法’的第4步，即进行‘全进入效度法’。操作如下图：

最终结果如下图，而且全部对应关系均良好，没有‘张冠李戴’现象。

完整结果 可点击查看。

相对‘全进入效度法’，‘步进效度法’首先以‘变量’为单位进行分析，首先将完全不合理项进行删除，这样做的目的在于进行最后‘全进入效度法’时，先过滤掉不合理项，减少进行‘全进入效度法’的分析难度。SPSSAU建议‘新手’或者‘测量项’很多时使用‘步进效度法’。