一般而言，效度可以分为三种:内容效度、效标关联效度和建构效度
（1）内容效度
内容效度是指量表涵盖研究主题的程度。判断方法为:①测量工具是否可以真正测量到研究者所要测量的变量。②测量工具是否涵盖了所要测量的变量。调研人员必须检查量表中的项目能否足够地覆盖测量对象的主要方面。为了获得足够的内容效度，要特别注意设计量表时应遵循的程序和规则。
（2）效标关联效度
效标关联效度是指测量工具的内容具有预测或估计的能力;并依照其使用间隔的长短又可分为预测效度和同时效度。预测效度是指测量工具有能够预测未来的能力;同时效度是指测量工具具有描述目前现象的有效性。
（3）建构效度
建构效度分为两种:收敛效度与区别效度。收敛效度是是指相同概念里的项目，彼此之间相关度高。区别效度是指不同概念里的项目，彼此相关度低。
对测量模型进行验证性因子分析来检验主要潜变量的收敛效度(convergent validity)和判别效度(discriminant validity)(Anderson and Gerbing，1 988)128]。
1. 收敛效度检验。对三个量表即三个测量模型进行收敛效度检验时，第一步考察每一个潜变量的标准化因子载荷系数，载荷值应>0．5，这意味着问项与其潜变量之间的共同方差大于问项与误差方差之间的共同方差，都是显著的；第二步考察AVE值。AVE值应>0．5，这意味着每一个因子所提取的可解释50％以上的方差(Fomell和Larcker，1981)
2. 判别效度检验。对于各维度间是否存在足够的区分效度，通常采用比较各维度间完全标准化相关系数与所涉及各维度自身AVE的平方根值大小，当前者小于后者，则表明各维度间存在足够的区分效度，反之，则区分效度不够。

转自：http://bbs.pinggu.org/thread-674908-1-1.html