聚合效度（Convergent Validity）是指測量同一變量的不同指標或測量項在同一因子下表現出高度相關性。聚合效度分析的主要目的是檢驗同一變量的各指標之間的相關程度，以確認這些指標是否確實測量了同一概念或特質。
操作步驟：
定義因子和測量項：首先，確定量表中的因子（即潛在變量）以及每個因子下的測量項（即指標）。例如，如果量表有四個因子A、B、C、D，那麼每個因子下會有對應的測量項，如因子A下的測量項爲A1~A4。
進行驗證性因子分析：使用統計軟件（如SPSSAU）進行驗證性因子分析。在分析過程中，將每個因子及其對應的測量項輸入到分析框架中。
設置因子名稱：在SPSSAU分析頁面的右側，可以設置因子名稱，以便於結果解讀。
分析結果：分析結果中，標準載荷係數是一箇重要指標。標準載荷係數表示變量與公共因子（即潛在變量）之間的相關係數，其絕對值越接近1，表明變量與因子的關係越密切。通常，標準載荷係數大於0.7被認爲較好，而大於0.5也被接受。
檢驗方法：除了標準載荷係數外，還可以通過計算平均方差提取量（AVE）和組合信度（CR）來評估聚合效度。一般而言，AVE值大於0.5且CR值大於0.7表明聚合效度較高。
注意事項：
在進行聚合效度分析之前，確保量表已經通過了信度分析並且具有良好的結構效度。
儘量使用經過驗證的經典量表，並確保所選量表與研究的契合度。
可以刪除載荷係數較低的測量項（例如小於0.6），以提高聚合效度的質量。