我看到一些文章用cfa的因子载荷去解释一个题目背后意义在理论上的重要性，例如一个维度内a题目载荷最高，为0.9，我就说a题目非常重要，结合专业理论解释其现实重要性。

可是我认为，一个题目的因子载荷高低与能解释的变异有关（协方差或者相关性），a题目因子载荷高，说明其对所在的构念解释力较强。一个构念内的a题目与b题目因子载荷都高，说明这两题对于这个构念的解释力都强并且a与b题的相关性也比较高，以上所有都是基于统计学角度而言的，并不能代表专业理论/现实意义的重要性。

我自己在问卷中试过，一个维度内a比b载荷高，但是量表得分均值中b却比a高。在我的研究主题内，b题大家均值为4.5分，a题为2.5分，那么b题在现实意义/专业理论上的重要性就是大于a，大家认为b更重要（不知看法是否正确？）。


所以我认为在cfa中一个题目的因子载荷只能代表其对于一个维度生成或者说是解释这个维度的变异信息的重要性高低，是基于统计学角度，测量模型的构建而言的。若想解释其在专业意义上是否重要，我认为应该从量表的均值上来分析。

所以不知道我的想法是否正确，请大神们指正，另外想问一下有没有更好的解释一个模型组成部分重要性的方法？