聚合效度分析流程如下：

一、聚合效度定義

聚合效度（convergent validity），又稱收斂效度，是指測(cè)量同一變量的測(cè)量項(xiàng)會(huì)落在同一因子上，強(qiáng)調(diào)本應(yīng)該在同一因子下的測(cè)量項(xiàng)，確實(shí)在同一因子下。即一個(gè)變量的測(cè)量題項(xiàng)之間要高度相關(guān)。從題項(xiàng)角度講，聚合效度是維度內(nèi)所有題項(xiàng)相關(guān)性要高。進(jìn)行聚合效度分析的主要目的在于檢驗(yàn)同一變量的各指標(biāo)之間的相關(guān)程度。

聚合效度分析一般只針對(duì)量表題進(jìn)行，可以使用SPSSAU中驗(yàn)證性因子分析進(jìn)行。

二、操作分析

驗(yàn)證性因子分析用于驗(yàn)證對(duì)應(yīng)關(guān)系，是在已知因子的情況下檢驗(yàn)收集的數(shù)據(jù)能否按照事先預(yù)設(shè)的結(jié)構(gòu)方式產(chǎn)生作用。驗(yàn)證性因子分析可以用于分析量表的聚合效度、收斂效度、共同方法偏差等，本文主要使用驗(yàn)證性因子分析進(jìn)行聚合效度分析。

使用驗(yàn)證性因子分析進(jìn)行聚合效度分析，本例中量表共分為4個(gè)因子，分別為A,B,C,D；將每個(gè)因子對(duì)應(yīng)的測(cè)量項(xiàng)分別放到右側(cè)分析框中，比如因子A對(duì)應(yīng)的測(cè)量項(xiàng)為A1~A4，將A1~A4放到Factor1的分析框中，因子B對(duì)應(yīng)的測(cè)量項(xiàng)為B1~B4，將B1~B4放到Factor2分析框中，依次放入其余因子對(duì)應(yīng)的測(cè)量項(xiàng)，如下圖所示：

操作如下圖：

同時(shí)，在SPSSAU分析頁面的右側(cè)，可以進(jìn)行因子名稱的設(shè)置（SPSSAU默認(rèn)使用Factor的形式定義因子名稱）。比如，將Factor1~Factor4改為因子A、B、C、D，操作如下圖：

上述操作完成后，點(diǎn)擊【開始分析】就可以得到聚合效度檢驗(yàn)結(jié)果。

三、檢驗(yàn)方法

聚合效度檢驗(yàn)主要有兩種方法：①標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)值均大于0.7為佳，0.5以上也可以接受；②AVE和CR指標(biāo)，通常情況下AVE大于0.5且CR值大于0.7，說明聚合效度較高。

1.標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)

因子載荷系數(shù)值的統(tǒng)計(jì)意義就是變量i與公共因子j的相關(guān)系數(shù)（程度），范圍為[-1,1]，絕對(duì)值越接近1，說明變量與公共因子的關(guān)系越密切。

標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)是指經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的因子載荷系數(shù)，非標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)就是未經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的因子載荷系數(shù)。驗(yàn)證性因子分析使用標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)判斷聚合效度。各個(gè)測(cè)量項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)值大于0.7，說明量表的聚合效度好，或者放寬要求在0.5以上也能接受（社會(huì)學(xué)科研究編制的量表因子載荷量都不會(huì)太高）。

SPSSAU輸出因子載荷系數(shù)表格中包含標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)值，如下圖：

從上圖可以得到，本例的標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)值除D3外，均在0.7,以上，說明該量表的聚合效度較高。

2.AVE和CR指標(biāo)

AVE平均方差萃取（Average Variances Extracted），AVE值= Average(loading平方然后求和)，loading值為標(biāo)準(zhǔn)化載荷系數(shù)。從公式不難看出，當(dāng)loading值（標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)）越大時(shí)，AVE值越大，聚合效度越高，一般AVE值大于0.5為好。

CR組合信度（composite reliability），CR值=Sum(loading)^2 / [sum(loading)^2 + sum(e)]，e為殘差標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)。從公式依舊可以看出，當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)越大時(shí)，CR值越大，聚合效度越高，一般CR值大于0.7為好。

綜上，當(dāng)AVE值大于0.5，且CR值大于0.7時(shí)，量表的聚合效度較高。

SPSSAU輸出模型AVE和CR指標(biāo)如下圖：

從上圖可以得到，本例中4個(gè)因子的平均方差萃取AVE值均大于0.5，且組合信度CR值均大于0.7，說明本次分析的量表數(shù)據(jù)具有良好的聚合效度

四、不達(dá)標(biāo)處理

如果聚合效度不達(dá)標(biāo)，可以從以下幾個(gè)方面調(diào)整：

1.檢查信度和結(jié)構(gòu)效度

在進(jìn)行聚合效度分析之前要確保量表通過信度分析，并且具有良好的結(jié)構(gòu)效度，這是進(jìn)行聚合效度分析的前提條件；結(jié)構(gòu)效度分析，要確保因子與測(cè)量項(xiàng)之間具有良好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。如果沒有按照標(biāo)準(zhǔn)的分析流程進(jìn)行分析，很有可能不能得到良好的聚合效度。

2.盡量使用經(jīng)典量表

經(jīng)典量表是反復(fù)經(jīng)過測(cè)試的，信度效度都很高，一般不會(huì)出問題。但是要注意經(jīng)典量表與自己研究?jī)?nèi)容的契合度，即選擇的經(jīng)典量表是否適合研究自己的課題。

3.刪除載荷系數(shù)低的測(cè)量項(xiàng)

因子載荷系數(shù)值的統(tǒng)計(jì)意義就是變量i與公共因子（維度）j的相關(guān)系數(shù)（程度），絕對(duì)值越接近1，說明變量與公共因子的關(guān)系越密切。標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)是判斷量表聚合效度的重要指標(biāo)，所以可以將標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)低的項(xiàng)（比如小于0.6）進(jìn)行刪除后，再進(jìn)行分析。

五、總結(jié)

聚合效度用于分析本應(yīng)該在同一因子下的測(cè)量項(xiàng)，確實(shí)在同一因子下面。聚合效度使用SPSSAU中的驗(yàn)證性因子分析進(jìn)行分析，主要檢驗(yàn)指標(biāo)：①標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)值均大于0.7為佳。②AVE和CR指標(biāo)，通常情況下AVE大于0.5且CR值大于0.7，說明聚合效度較高。如果聚合效度不達(dá)標(biāo)，可以查看量表的信度和結(jié)構(gòu)效度是否達(dá)標(biāo)、或者改用經(jīng)典量表、刪除標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)低的測(cè)量項(xiàng)等方法進(jìn)行調(diào)整。