结构效度分析流程如下图

效度分析在学术研究中非常常见，结构效度是为了分析“从量表获得的结果与设计该量表时所假定的理论之间的符合程度”。简单来讲，在研究者设计量表之初，一般会预设好几个维度，在经过因子分析后，需要验证测量的数据是否与预设的几个维度相对应，如果测量项与预设维度之间对应关系良好，则说明量表的结构效度良好，说明量表设计的合理且有效，那么通过该量表得到的分析结果也是有效的。

结构效度通常使用探索性因子分析进行验证，即通过探索性因子分析对题项进行分析，如果输出结果显示测量项与预设维度对应关系基本与预期一致，则说明结构效度良好。使用探索性因子分析进行结构效度的验证通常分为以下三个步骤，分别是效度分析指标判断、维度与测量项对应关系判断、对应关系调整。下面将分别进行说明。

效度分析是综合各项指标进行综合判断，包括KMO值、Bartlett球形度检验、因子载荷系数值、维度与测量项对应关系等。主要的判断指标说明如下：

图1 KMO值和Bartlett球形度检验

图2 旋转后因子载荷系数表格

效度分析最关键的地方在于：维度与分析项对应关系是否与专业预期相符合，只有符合的时候才能说明量表的结构效度良好。比如在判断物流服务质量时，预期测量项“退货包运费”应该隶属于衡量物流“可靠性”这一维度，如果该测量项出现在“经济性”这一维度下，则说明维度与测量项对应关系不好，需要进行调整。

效度分析的其他指标都比较容易达标，最核心的是维度与测量项关系的判断与调整，下面将结合示例进行讲解与分析。

图3 第一次分析旋转后因子载荷系数表格 从上图可以看出，经济性1-4这四个测量项隶属于因子1（维度1）；时间性1-4这四个测量项隶属于因子2,；灵活性1-3这三个指标隶属于因子3；可靠性1-3应该隶属于因子4，但是可靠性3这个测量项却对应因子1下面，那么就将这种本应该对应在因子i下，却对应到因子j下的测量项出现的对应关系问题叫做“张冠李戴”。对于出现“张冠李戴”现象的测量项，应该将该项进行删除操作。 从上图可以看出，可靠性1-2，对应因子1和因子4均可，灵活性2和灵活性3这两项对应因子2和因子3均可，那么将此类既可以对应因子i又可以属于因子j的测量项出现的问题叫做“纠缠不清”。属于“纠缠不清”，一般出现“纠缠不清”现象时，可先保留，暂时不处理，先处理“张冠李戴”现象。 完成维度与测量项的对应关系判断，即确定了各个测量项所出现的问题属于“张冠李戴”还是“纠缠不清”后，下一步进行对应关系的调整，将对应关系出错的测量项进行调整。

对于出现“张冠李戴”现象的测量项，应该将该项进行删除操作；一般出现“纠缠不清”现象时，可先保留，暂时不处理。那么在上述描述中，知道了“可靠性3”出现了“张冠李戴”类对应关系错误，那么将“可靠性3”在分析项中移除，而其他出现“纠缠不清”类错误的测量项对分析结果并没有太大影响，暂不处理。

删除“可靠性3”后再次进行因子分析，得到分析结果如下：

图4 第二次分析旋转后因子载荷系数表格

从上图可以看出，移除“可靠性3”后，虽然可靠性1-2，灵活性2-3的“纠缠不清”的情况仍然存在，但是“张冠李戴”的现象已经没有了，可以认为此时13个测量项与4个因子的对应关系良好，结构效度达标。

通常效度不达标主要可能出现以下三个方面的问题：KMO值不存在、无法划清维度、与预期维度对应关系不符。下面将依次说明解决办法。

效度分析是使用因子分析进行的检验，因子分析要求测量项之间有适当的相关关系；如果测量项之间相关系数过高，说明测量项之间共线性太强，无法有效浓缩信息；相关性太弱，信息重叠度低则无法有效提取信息，都可能无法输出KMO值，所以当KMO值不存在时，可以检查相关关系情况，移除相关系数过高（大于0.8）和过低（小于0.2）的测量项。同时如果样本量过低，也会出现问题，样本量一般要大于5倍测量项的个数。比如共有14个测量项，那么样本量至少在14*5=70份以上，如果过少，要加大样本量。

如果无论如何不能划分清楚维度，可以每次放入一个维度的测量项，依次进行效度分析，依次移除共同度低的测量项，确保每个维度中都没有特别糟糕的测量项之后，在将全部测量项放入分析框中进行整体分析。比如，在本例中，将可靠性1-3、经济性1-4、时间性1-4、灵活性1-3，这4个维度对应的测量项先依次进行效度分析，移除共同度低于0.4的测量项之后，在将全部测量项放入分析框中，整体进行效度分析，再查看分析结果。

此类问题比较常见，除非是使用经典量表，否则不可能一次分析就能得到完美的对应关系。值得注意一点的是，如果专业预期维度为4个，那么在分析之初，应该首先将维度先设置为4个。在效度分析是一个来回多次对比的过程，测量项与预期维度的对应关系需要进行反复的调整，在这个过程中，一定要搞清楚“张冠李戴”与“纠缠不清”这两类错误的对应关系，及时对出现“张冠李戴”问题的测量项做出处理，多次对比删除后得到最优的结果。

结构效度分析是为了检验测量项与预期维度对应关系情况。效度分析没有固定的判断标准，是综合各项指标进行的一个综合判断过程，包括KMO值、Bartlett球形度检验、因子载荷系数、共同度、维度与测量项对应关系等。其中最重要的是查看维度与测量项的对应关系，最难的部分也在于维度与测量项对应关系的调整，其他指标比较容易达标。当效度分析不达标时，可以按照第三部分所讲的内容，查看自己的问题所在，进行对应的修改。一定要注意，效度分析并不是一步完成的，可能是一个需要反复调整才能得到最优结果的过程。