Cronbach's α 很高，不代表量表有效。十題都在問同一件錯的事，α 一樣會很漂亮。信度問的是「穩不穩定」，效度問的是「有沒有量到想量的」，兩者不能互相替代。這篇專講碩士論文最常被要求補的建構效度：收斂效度與區別效度。
三種效度，論文實際要交的是哪一種
- 內容效度：題項是否涵蓋構面的定義，靠文獻對照與專家審查，不是跑統計。
- 效標關聯效度：分數與某個外部標準的相關，前提是要有可對照的效標。
- 建構效度：量表是否真的量到理論上那個構面。問卷論文被要求補的通常是這一種，下面講的就是它。
收斂效度：同一構面的題項要聚在一起
三個指標要一起看，缺一個都不算完整。
| 指標 | 常用門檻 | 它在看什麼 |
|---|---|---|
| 標準化因素負荷量 | ≥ .70（探索階段可放寬到 .50） | 單一題項對構面的解釋力 |
| 組成信度 CR | ≥ .70 | 構面內部的一致性，比 α 更適合 SEM 情境 |
| 平均變異數萃取量 AVE | ≥ .50 | 構面能解釋多少比例的題項變異 |
α 很高但 AVE 偏低，常見原因是題項彼此重複太多、問法近乎同義，卻沒有真正擴展到構面的各個面向。這時一直刪題不一定有用，要回頭看題項設計。
區別效度：不同構面要分得開
最常用的是 Fornell–Larcker 準則：每個構面 AVE 的平方根，必須大於它與其他構面的相關係數。表格對角線放 √AVE，其餘格子放構面間相關。
| 構面 | A | B | C |
|---|---|---|---|
| A | .78 | ||
| B | .42 | .74 | |
| C | .35 | .51 | .81 |
對角線的 .78、.74、.81 都大於同一列與同一行的其他相關值，區別效度成立。若 B 與 C 的相關高到 .85，就要回頭檢查兩個構面的題項是不是其實在問同一件事，或考慮合併構面。
另一種愈來愈常被期刊指定的是 HTMT（異質─單質比率），一般要求 < .85，較寬鬆的標準是 < .90。兩者都報，讓審查者自行判斷也可以。
報表怎麼寫
表格至少要有：題項、標準化負荷量、CR、AVE，以及構面相關矩陣（對角線標 √AVE）。下面是一段事實性敘述的示範：
各構面之標準化因素負荷量介於 .72–.89，組成信度介於 .83–.91，AVE 介於 .55–.68，符合收斂效度之建議門檻；另以 Fornell–Larcker 準則檢驗，各構面 AVE 平方根均大於其與其他構面之相關係數，顯示區別效度尚稱良好。
請用自己的語氣改寫，並依學校格式調整用語，不要直接貼上。數字也必須與你的輸出檔逐項對得上。
四個常見誤用
- 只報 Cronbach's α 就寫「信效度良好」——α 是信度，不是效度。
- 拿 EFA 的結果當成 CFA 的證據，兩者目的不同，不能互相替代。
- 忽略交叉負荷量：一題同時在兩個構面都有高負荷，卻沒有處理。
- 為了讓 AVE 過門檻一直刪題，刪到構面失去原本的理論意義。
門檻不是鐵律
.50、.70、.85 這些數字是社群累積出來的經驗門檻，不是統計定律。不同領域、量表長度、樣本條件與指導教授的要求都不一樣。被要求調整時，回到理論與文獻說明理由，比硬改數字穩當得多。
接著可以讀
信度部分見 Cronbach's α 要多少才夠，因素結構見 因素分析怎麼做，整體流程見 問卷回收後怎麼分析。
效度分析真正要回答的不是「數字有沒有過門檻」，而是「這份量表有沒有量到我想量的東西」。數字只是佐證。