自己发的帖子，自己来回答吧。最近也更新了一部分文献，发现了问题所在。个人认为，反映型指标和构成型指标所适用的信效度检验不同。构成型指标，如咱们平时所做的各种分层指标体系，是从不同维度反应一个现象，允许指标不相关，也允许指标存在不同的变动趋势。Cronbach系数检验的是内部一致性，并不适用于构成型指标，适用于反映型指标。这两种指标的区别，大家可自行百度查阅。所以对于时间跨度短的数据，时间趋势的变动基本一致，所以有些学者用cronbach信度检验，是可以通过的。一旦拉长时间跨度，很多指标的变动趋势就出现了变化，不一致的现象开始出现，信度检验的奇异值也开始出现。当然这个跟指标的选择有很大关系，如果你一开始选的都是变动趋势很一致的指标，那信度检验当然能通过。所以这个时候需要考察的是所使用的的信度检验工具是不是出了问题。上外张明倩教授提出的方法是计算各个维度和总得分的秩相关系数，达到0.3-0.4的标准就认为这个一致性是很强的。但是这和cronbach的原理较为相似，都是以所有指标变动趋势一致的情况下所做的判断，因为一旦有其他变动趋势的出现，相关性会下降、甚至会抵消。所以对于构成型指标，可能检验效度更好，信度是不适用的。对于效度来说，传统的验证型分子分析也是不适用的，因为它是以指标相关性为基础，相关性越强，越适合，因为因子分析本身就是要在相关的指标中提取几个独立的维度，用最少的几个独立的变量去反应最多的原信息。假如你的指标本身独立性就很强，那么根本就无法通过KMO检验。所以这个时候究竟如何检验效度，我还在研究，也希望坛友提供一些思路借鉴。

同学好，我是公管专业的，设计了一套养老机构的绩效评价指标体系，我也在纠结到底要不要做信度和效度检验。不知道你最近就这个问题有妹有新的推进？