※ 引述《resetmymind (金刚般若波罗蜜经)》之铭言： : 请教各位先进， : 常常看到一些模式图中，潜在变项或是外显变项有两两相关的那种双箭头曲线， : 可是，在他们解释结果的时候，通常只说明单箭头的因果关系， : 两两相关那边的数字就不说明，请问是为什麽呢？ : 不知道有没有人知道我在说什麽， : 请原谅我的叙事能力 : 谢谢大家 在结构方程模式的统计分析中，有两大部分是最常见的，以下分述之。 第一部分为「验证性因素分析」(Confirmatory factor analysis) 此部分主要是要确认研究工具的信效度，尤其是建构效度。 建构效度即由收敛效度（Convergent validity） 与区隔效度（Discriminant validity）所构成： 收敛效度的条件一般在文献上可以看到的是标准化因素负荷量大於0.5（0.7以上理想）、 以及「组合信度」（Component reliability）大於0.6、 「平均变异数萃取量」（Average variance extracted）大於0.5。 区隔效度的表示方法有很多，其中有两种会用得上潜在变数之间的相关系数， 其一是任一平均变异数萃取量的平方根之数值皆须大於任一个相关系数， 则具有区隔效度。 其二是以bootstrapping重复抽样法计算出潜在构念之间各相关系数的标准误， 进而求算信赖区间，只要这些信赖区间都未有包括「1」， 则具有区隔效度。 结构方程模式的第二部分通常是整体结构模型分析。 这里是检验研究模型是否有良好适配度与各项研究假设是否获得支持的关键步骤， 一般来说模型中或许有超过一个以上潜在自变项， 若有，则这些潜在自变项因为同时都一起影响着某个依变项， 在理论上可推论彼此之间也有所相关， 故常见分析手法是将所有潜在自变项皆以双箭头线条作为牵连； 当然，若研究者在先前理论推导出假设的过程中若可以铺陈所有潜在自变项无相关， 那也是可以允许潜在自变项之间是为零相关，但此情形在社会科学少见。 以上，是根据我所看到大多数人使用结构方程模式时， 可能会估计并使用到潜在变项彼此间相关系数的情形， 或有未尽之处，可请版上其他强者补充之。 --

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