单维构念
构念
商业管理中的概念，在科学研究中不具体、不可观察的变量
特征：
(1) 构念是研究者构造出来的;
(2) 构念是抽象的、不可直接观察的;
(3) 构念是与理论和模型相联系的;
(4) 构念应该是清晰而明确的。有用的构念：能够解释一些原本不能解释的现象、
构念测量（指标）
一个构念可以有很多不同指标
计算三个项目的均值，我们得到X=(X1 +X2十X3)/3=e+(e1+e2+e3)/3。随着项目或指标数目的增加，误差的均值项将会越来越小。这是因为这些误差都是随机误差，在每一个 项目的测量中，随机误差都可能大于 0 或小于 0。
效果（反映）指标
(1) 正如它的名字所表达的，效果指标即抽象构念的"效果"
(2) 但是，我们不能把“效果" (effect)与“结果" (outcome)混淆起来
(3) 每一个指标已经足以无偏地代表一个构念
(4) 效果指标都是高度相关的
同属测量模型
加权：每项指标不同程度地反映构念
系数入1 、入2和入3即每个指标的权重(入1 、入2、入3的范围在 0 到 1 之间;1 代表完全反映构念的真实值，0 代表完全不能反映构念的真实值，权重值越大说明这个指标越能代表我们想测的构念
测量同一个构念的指标不一定完全相等，不可以相互替代
不管在哪种样本中，我们估计出的 A 的离职倾向都是一样的。正是由于这个原因，当我们要估计效果指标的真分数时，”取所有效果指标的平均值”和“取所有效果指标背后共同因子的因子得分”在传统上都是可以接受的方法。
构成指标
MacCallum 和 Browne (1993)认为一个人的收入和教育水平并不是其社会经济水平的反映或结果。相反， 是收入和教育水平 决定 了一个人的社会经济地位。这种类型的指标，与效果指标(或反映指 标)具有相反的特征，我们称之为“原因指标" (causal indicator) 或“构成指标" (formative indi- cator) 。一个构念与它的构成指标之间的关系可以用以下数学关系式表示:
社会经济水平 = 个人收入*权重 + 教育*权重 + 随机误差
成指标测量的构念大多是在社会学、心理学，以及市场研究和战略研究中发展出来的。构成指标模型并没有被广泛使用的原因大概有三：
（1）构成指标估计的时候比效果指标复杂 一点，很多研究者都不一定熟悉整个程序。
（2）由于因子分析在管理研究中的流行，研究者 的第一反应往往都是从效果指标开始的。
（3）用效果指标来量度的构念的结构可以用探索性因子分析或者是验证性因子分析来验证，其中完全不牵涉其他构念。从上面的例子我们可以看出，构成指标(原因指标)有以下特征
(1) 正如它的名称所示，构成指标”构成了”被测量的不可观测的构念。
(2) 效果指标不是构念的结果，同样，构成指标(原因指标)并不是所测量的构念的前因。
(3) 每个效果指标都是潜在构念的一个充分的无偏估计。而与之相比，每个构成指标都是“不完全地”和“有偏差地”代表了它们所表示的构念。
用构成与效果指标估计构念
效果指标用测量模型即可估计。
但是用构成指标测量构念时，需要同时包括测量模型和结构模型才可以估计。
