效度分析是针对量表题进行，非量表题是不能进行效度分析。效度分析时可以将所有量表题项移到spssau右侧框中，比如20项，如果预期20项分成5个方面，则维度个数设置成5。

接着对应着智能分析结果进行。spssau中的效度分析原因是使用探索性因子分析方法进行，将表格汇总规范好。具体因子分析进行效度验证有以下指标可以使用。

KMO值和巴特球形检验。如果KMO值大于0.7说明数据具有基本的效度。通过巴特球形检验也说明有基本的效度。这个在spssau里面都有说明。

方差解释率，比如20句话浓缩成5个关键词，1个关键词可以携带着20句话的部分信息，比如方差解释率为0.1，则说明该因子表达20句话10%的信息量。

5个因子合并一起的累积方差解释率越高越好，一般大于50%就可以。这个在spssau里面也有说明解释。最关键的在于：因子和题项对应关系情况，是否与专业预期一致，如果一致或者基本一致就说明效度良好。

这个在spssau里面是无法做到的，因为专业预期情况只有自己知道，别 人并不知道。所以这个需要自己进行判断。效度分析注意事项： 效度检验是个综合的说明过程，如果某个研究项与因子对应关系情况，与预期不一致，很可能要删除掉题项，再次重新进行分析。

效度检验是一个来回重复多次的过程，而不是一次性就达标。

效度分析一般只能针对量表题，这点很重要。