效度是衡量问卷测量有效性的关键指标，它反映了测量工具或方法是否能准确测量所需评估的对象。值得注意的是，信度达标并不保证效度达标，但效度达标通常基于信度达标的前提。在量表题中，结构效度的评估主要通过探索性因子分析和验证性因子分析两种方法实现。
探索性因子分析旨在识别一组变量背后的潜在结构，通过寻找一组更小的潜在因素来解释变量间的相关性。此方法能够将复杂数据简化为多个维度，揭示问卷结构效度。进行因子分析时，变量应为定量类型，且个案数量至少是变量数量的5倍。KMO值和累计方差贡献率是判断数据是否适合进行因子分析的关键指标。KMO值大于0.9表示数据非常适合进行因子分析，小于0.5则不适合。理想的累计方差贡献率通常在80%至85%之间，市场研究中50%可接受，70%则更为理想。
验证性因子分析则用于检验理论设计的变量与度量指标之间是否存在预期关系。它需验证结构效度、聚敛效度（收敛效度）和区分效度。结构效度主要通过卡方自由度比值、近似均方根误差（RMSEA）和GFI/CFI/IFI/TLI指标来评估，理想的卡方自由度比值小于3，RMSEA小于0.05，GFI/CFI/IFI/TLI大于或等于0.9。聚敛效度则通过因子载荷（应大于0.5）、AVE/平方差变异（大于0.5）和组合信度（大于0.7）进行评价。区分效度则关注潜变量间相关性的显著性以及AVE的平方根是否大于相关系数。
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案例说明：对理科班100名学生语文、数学、英语、物理、生物、化学成绩进行分析，探讨语文、英语成绩是否反映理科班的文科成绩水平，以及数学、物理、生物、化学成绩是否反映理科班的理科成绩水平。
操作输出结果分析：包括因子基本汇总表、因子载荷系数表、模型评价、Pearson相关与AVE平方根值、模型拟合指标、因子协方差表。在线数据分析平台SPSSPRO提供智能分析结果，一键生成报告，自动注释关键术语，无需统计知识也能理解分析报告。
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