多级CFA模型（MLV CFA）建模通过检查因子结构，因子加载和不同层次级别的错误之间的关系，可以进行更复杂的结构有效性研究。 在MLV CFA模型中，一个或多个潜在变量具有两种元素：1）组间元素（级别2或更高级别）和2）组内元素（低级别1）。 组间元素代表模型的一般部分，组内元素代表模型的单独部分。 级别内变化包括单个级别的测量误差方差，这通常将级别内变化的影响扩展到类内相关。 因此，多级CFA生成的结果与通过完全可靠的措施生成的结果相对应。 如果跨级别指定了相同的度量模型，则通过将每个项目的负载定义为跨级别对应项不变，研究人员就可以将跨级别的因子标度等同起来。 因此，不同水平的因素方差可以直接比较。 可以通过将受限制的MLV CFA模型与在每个级别上自由估计的因子负载指定的不受限制的模型进行比较，来评估此受约束的MLV CFA模型的拟合。 在本工作中，将对上述过程的步骤进行全面描述，并详细讨论与MLV CFA的使用有关的其他问题。

验证消息因子 分析操作步骤，AMOS操作步骤验证性因子操作步骤

对AMOS软件的运行步骤进行详细的介绍和因子分析的过程，并有示例进行参考学习。

可用于验证性因子分析（结构方程模型）建模练习

借鉴组织学习和网络组织理论,对网络学习效果理论进行了发展,设计了网络学习效果的量表,并通过收集123家跨国公司在华子公司的样本进行信度分析、效度分析和验证性因子分析,检验了网络学习效果量表的有效性。