शोधकर्ता अक्सर दो उपायों का उपयोग करते हैं जिनमें समान आइटम होते हैं और तर्क देते हैं कि वे विभिन्न चीजों को मापते हैं (उदाहरण के लिए, "मैं हमेशा चिंता करता हूं जब मैं कारों के आसपास हूं"; "मुझे कारों से डर लगता है")। कारों के उपाय और ऑटोमोबाइल स्केल से चिंता के काल्पनिक उपायों को काल्पनिक कहते हैं। यदि वे वास्तव में विभिन्न अव्यक्त निर्माणों का आकलन करते हैं, या यदि वे एक ही चीज को मापते हैं, तो मैं अनुभवजन्य रूप से परीक्षण करने में दिलचस्पी रखता हूं।
दो सबसे अच्छे तरीके जो मैं सोच सकता हूं कि यह खोजपूर्ण कारखाना विश्लेषण (ईएफए) या पुष्टिकरण कारक विश्लेषण (सीएफए) के माध्यम से होगा। मुझे लगता है कि ईएफए अच्छा होगा क्योंकि यह सभी वस्तुओं को बाधाओं के बिना स्वतंत्र रूप से लोड करने की अनुमति देता है। यदि दो तराजू से आइटम समान कारकों पर लोड होते हैं, तो मैं यह निष्कर्ष निकाल सकता हूं कि उपायों की संभावना अलग-अलग चीजों का अच्छी तरह से आकलन नहीं करती है। मैं सीएफए में लाभ भी देख सकता हूं, हालांकि, चूंकि मैं पूर्व-परिभाषित मॉडल का परीक्षण कर रहा हूं। उदाहरण के लिए, मैं एक मॉडल के फिट की तुलना कर सकता हूं जिसमें सभी आइटम एक कारक पर लोड होते हैं (यानी, वे विभिन्न निर्माणों का आकलन नहीं करते हैं) या आइटम अपेक्षित उपायों में अलग हो जाते हैं। सीएफए के साथ एक मुद्दा, मुझे लगता है, यह है कि यह वास्तव में वैकल्पिक मॉडल (उदाहरण के लिए, एक तीन कारक मॉडल) पर विचार नहीं करेगा।
चर्चा के उद्देश्यों के लिए, शायद यह भी विचार करें कि वहाँ दो अन्य समान उपाय हो सकते हैं (जैसे, कार चिंता प्रश्नावली और कार भय के आकलन के लिए स्केल) जो मैं मिश्रण में फेंकना चाहता हूं!
यदि दो उपाय अलग-अलग निर्माणों का आकलन करते हैं, तो मैं सांख्यिकीय रूप से सबसे अच्छा कैसे निर्धारित कर सकता हूं?