关于用amos做验证性因子分析(效度)的步骤有哪些?

在之前的回答中我们已经了解了这种分析是用来对测量模型进行验证的。这个地方有点绕，因为在国内的教材也好，老师讲课也好，使用CFA虽然是针对测量模型进行的分析，但是其具体指向的是结构效度这一概念。在SEM里，我们是对测量模型（常见为CFA）和结构模型（常见为路径分析、中介效应分析等）二者进行拟合的判断。

这里又是测量又是结构的，很容易让人产生混乱，以至于在分析选择及处理上总是纠缠不清，同样另一位答主也在这点上有些搅。这里我们再明确一下CFA的用法：验证性因素分析是通过SEM的方法（仅仅是通过方法，其实和SEM本质上还是有区别的）对测量模型的拟合进行验证，以确认测量的结构效度的分析方法。

题目中的两种做法区别到底在哪？我们可以发现其实题目中的方法，即潜变量共变的方法是标准的CFA的做法。我们之前提到，CFA只对测量模型进行验证，那么在测量模型中，维度/因素间的关系我们是假设其相互对立的，或者不假设关系。基于此，通过前人研究做的假设放到一个CFA中进行关系的拟合判断事实上是并不符合CFA仅针对测量模型进行分析的条件的。

除了在方法1的基础上进行了维度潜变量拟合的验证外，又验证了一个假设的结构模型。这是典型的潜变量SEM的做法，或者说是进行结构模型分析。这是SEM的标准做法，但并不是CFA的标准做法。

效度（Validity）即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。

效度的功能

一、预测误差

效度系数的实际意义常常以决定性系数来表示，意旨相关系数的平方，它表示测验正确预测或解释的效标的方差占总方差的比例。

二、预测效标分数

（从预测分数预测效标成绩）如果X与Y两变量呈直线相关，只要确定出二者间的回归方程，就可以从一个变量推估出另一个变量。

三、预测效率指数

（比盲目预测减少的误差）

影响效度的因素

一、测验本身的因素

测验取材的代表性、测验长度、试题类型、难度、区分度以及编排方式等都会影响效度。

二、测验实施中的干扰因素

一主试的影响因素 二被试的影响因素

三、样本团体的性质

一样本团体的异质性 二干涉变量：样本团体的性质包括包括年龄、性别、教育水平、智力、动机、兴趣、职业和任何有关的特征，由于这些特征的影响，使得测验对于不同具有不同的测验能力。 吉赛利提出的如何找出干涉变量的一套方法： ①用回归方程求得每个人的预测效标分数，将该分数与实际效标分数想比较，获得差异分数D．如果D的绝对值很大，说明测验中可能存在干涉变量。 ②根据样本团体的组成分析，找出对照组，分别计算效度，从而象上述关于出租汽车司机的例子一样，找出干涉变量。 ③对于欲测团体，根据某些易见的干涉变量将其区分为预测性高和预测性低的两个亚团体。对于预测性高的团体，获得的测验效度会有所提高。

四、效标的性质

一个好的效标必须具备以下条件： ①效标必须能最有效地反映测验的目标，即效标测量本身必须有效； ②效标必须具有较高的信度，稳定可靠，不随时间等因素而变化； ③效标可以客观地加以测量，可用数据或等级来表示； ④效标测量的方法简单，省时省力，经济实用。

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