效度分析是用來評估量表或測試工具測量其意圖測量的特性的準確程度的。進行效度分析時，可以採用多種方法，包括探索性因子分析、驗證性因子分析、內容效度檢驗、效標效度分析、結構效度分析等。以下是這些方法的詳細介紹：
探索性因子分析。通常使用SPSS軟件進行。這種方法適用於當量表的維度未知或者已知維度但基於其他學者的研究進行修改時。在SPSS中，首先選擇要進行因子分析的變量，然後進行KMO檢驗和巴特利特球形檢驗。良好的效度標準包括KMO值在0.6以上（最好在0.7以上），巴特利特球形檢驗的p值小於0.05，累計方差貢獻率越高越好（至少70%，理想情況下達到80%以上），成分矩陣中的數值應大於0.5。
驗證性因子分析。使用Amos等軟件進行。當量表維度已知，直接引用其他學者的題項時，採用驗證性因子分析。這種方法可用於驗證聚合效度和區分效度。
內容效度檢驗。通過文字描述量表的有效性，包括問卷的設計過程、參考依據、預測試和修改過程，以及專家或同行的認可性。
效標效度分析。以經典量表的測量結果作爲“金標準”，與當前數據得到的結果進行相關分析，相關係數值較高則說明效標效度良好。
結構效度分析。除了探索性和驗證性因子分析外，還可以通過計算問卷測量得分，使用Pearson相關分析考察實測得分與效標得分兩組數據的相關性。
綜上所述，效度分析是一箇多方面的過程，涉及多種統計方法和理論依據，旨在確保測量工具的準確性和可靠性。