效度分析一般用于问卷研究中，通常是在心理学，教育学，管理等社科类专业会使用。效度分析是指研究项（比如问卷）设计的合理性。如何论证数据合理性通常有以下办法：
文字描述法。详细的描述清楚问卷研究项的设计如何做来的，有什么参考依据，原因是什么等。以及专家对设计项的认可性等等。充分证明数据真实可靠，这类叫做内容效度。
分析法。用数学分析的方法进行说明。通常是使用探索性因子分析(EFA)，也称因子分析。spssau正是利用这因子分析进行论证效度，并且提供了智能文字文字。
接着具体讲解因子分析分析效度的原理性。共两点：
因子分析用于浓缩题项，比如有20句话，浓缩成5个关键词。那么类似的，研究项共有20个题，也可以浓缩成5项。
因子分析浓缩题项后，因子和题项之间有对应关系。那么这种对应关系，与专业上的预期是否保持一致或者基本一致呢。如果基本一致则说明有效度。
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。
