比如说一个量表测量的是构念X，X下面有多个维度，每个维度又对应若干题项，类似这样的复杂量表，检验效度时还相对简单，用验证性因子分析看看实际的数据结构和理论结构是否契合，如果契合度各项指标都很好，那就说明结构效度较好。
那简单量表呢，比如某量表测量构念Y，Y是一个单维构念，就一个维度，下面对应几个题项，这样的简单量表就不能做验证性因子分析了吧。（罗胜强说可以做，——当然可以做，软件是死的，人是活的——但没什么意义，也几乎没人那样做。。）
那要如何检测简单量表的效度呢？分开测聚合效度和区分效度么？

聚合效度，是说如果题项1、题项2都是测构念Y的，那这两个题项之间应该高度相关。这么看来，聚合效度和信度里面的内部一致性有什么区别呢？难道Cronbach α可以用来测信度，也可以用来测聚合效度？
区分效度，是说如果题项1测构念Y，题项2测构念Z，因为两个题项测的是不同的构念，所以题项1和题项2应该不相关。但问题是，如果构念Y和构念Z密切相关，那背后的题项1和题项2高度相关也很正常啊，这和区分效度不佳还是不一样吧。。。

还有个问题，刚开始那个测构念X的复杂量表，是不是验证性因子分析做完之后，效度分析就可以结束了？还需要继续测聚合效度、区分效度么？看到有的文献还用AVE，平均方差提取量来继续测的，也有文章就不再测了。。