如何处理量表问卷效度不达标的问题？

在处理效度不达标的情况时，可以采取以下几种方法：

1. 分析项与多个因子（维度）建立对应关系

如果一个分析项与多个因子（维度）有对应关系，这种情况称为“纠缠不清”。如果这种现象不严重，可以考虑暂不处理，在多次分析删除项后再看情况而定。一般情况下，不处理“纠缠不清”现象也是可以接受的。

2. 分析项没有和任何因子（维度）建立对应关系

如果一个分析项与任何因子都没有对应关系，该分析项没有任何存在的意义，直接删除后再次进行分析。

3. 1个因子仅对应1个分析项

如果1个因子仅对应1项，这是比较糟糕的。正常情况下，1个因子（维度）应该对应至少2项。出现此类情况，建议可直接将该项进行删除，然后在分析时描述说明清楚。

4. 因子（维度）与分析项间的对应关系情况均与预期不符

有时候无论如何处理，分析项与因子（维度）对应关系均有问题，出现此类问题时，依旧是由于量表质量差所致，也有可能是样本量太少的缘故。可考虑将量表拆分成多个维度，分别进行多次因子分析，每次设置因子个数为1。

5. 使用探索性因子分析进行效度验证

使用探索性因子分析进行效度验证时，首先需要对KMO值进行说明。KMO值指标的常见标准是大于0.6。接着具体说明提取的因子数量，每个因子的方差解释率，总共方差解释率值，并且详细描述各个题项与因子的对应关系。如果对应关系与预期相符（专业知识预期一致），则说明有着良好的结构效度。

6. 删除对应关系与预期不一致的题项

使用探索性因子分析进行效度验证时，很可能会涉及题项删除，删除掉对应关系与预期不一致的题项，或者删除掉因子载荷系数值较低的题项等。

7. 验证性因子分析

验证性因子分析对问卷量表质量，以及样本量和样本质量均有着较高的要求。如果量表质量并非特别高，以及样本量较低（低于200）时，验证性因子分析进行结构效度测量很难达标。

8. 内容效度

内容效度通常是指研究题项的设计是否具有参考文献出处，是否有经过老师（专家）的认可，以及是否得到同专业相关人员比如同学的认可等。以及研究人员是否对问卷进行修正工作，比如对问卷进行前测后发现问题，并做出修正工作。

9. 结构效度

结构效度指测量题项与测量维度之间的对应关系，其测量方法有两种，一种是探索性因子分析，另外一种是验证性因子分析。探索性因子分析是当前使用最为广泛的结构效度测量方法，此方法可以使用在线网页版SPSSAU实现。

通过以上方法，可以有效地处理效度不达标的情况，确保数据分析的准确性和可靠性。