你其实可以先跑个exploratory factor analysis，然后用factor score作为潜变量的分数然后跑回归，这样比单纯的平均数好。

同意楼上的方法，但是用EFA方法的前提是，EFA得出的因子和理论假设的因子结构一致。

可以用平均分进行回归，
与潜变量类似的想法，但不是潜变量，潜变量通常指用数学方法进行转换后汇总得分的变量。

谢谢您的解答。但是跑EFA只能得到每个题项的factor loading吧，在哪里找您说的“factor score”呢？

谢谢您的回答。您提到潜变量通常指用数学方法进行转换后汇总得分的，我对此不太理解。比如我问题中提到的变量“员工工作满意度”，我认为这是一个无法直接观测的变量，所以将其视为潜变量。我通过测量员工对工资的满意度，对工作环境的满意度，对领导的满意度，和对同事的满意度来得到该变量的分数。所以我想继续请教，1，我这样理解潜变量有偏差吗？2，我是否可以将以上四个题项的分数平均来得到“员工工作满意度”的分数进而跑回归？3，如果第二问答案是yes,那么这样做是不是会对结果造成一定的影响，因为我没考虑误差。会不会用结构方程模型好一些？因为它会将误差考虑在内进行运算。谢谢！