一階變數間若有中高度相關(>0.5)，則應考慮有二階變數的存在。SEM模型中若條目數太多，需進行模型簡化，因為條目太多就無法符合單一構面準則(uni-dimension)，容易造成多重構面準則(multifacet)。
結構模型是由至少兩個以上的測量模型(構面)所組成，每一個研究構面的測量需要用到多個測量題目並且每一個題目只能與一個構面有關，這稱之為單一構面準則(Aaker and Bagozzi, 1979, Churchill Jr, 1979)。
而多重構面準則為所有條目可能包含好幾個構面。如何證明需進行二階驗證性因素分析？需先計算目標係數，目標係數的計算是以構面完全有相關模型 (結構飽和模型)的卡方值為目標，與二階模型的卡方值做比較，因此必須執行構面之間的完全相關，與二階模型的卡方值。
目標係數= 完全有相關模型卡方值/二階模型卡方值，越接近1表示越可以用二階，代表一階有相關讓結構模型更簡化，而且更容易解讀。二階測量其中一個好處是題目較多，可以增加測量的穩定度。
引用文獻出處：
Aaker, D.
A., & Bagozzi, R. P. (1979). Unobservable variables in structural equation
models with an application in industrial selling. Journal of Marketing
Research, 147-158.
Churchill,
G. A. Jr. (1979). A paradigm for developing better measures of marketing
constructs. Journal of Marketing Research, 16, 64-73.
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