经过我自己的测试，数据结果如下。

1.信度测试结果单独做每个维度信度0.9，合起来变0.8，信度下降。

结论--信度需要分开单独每个维度做自己的信度。

2.效度因子降维测试结果每个维度

量表9-KMO 0.829 P=0.000 一个公因子 总解释方差80.704%； 量表10-KMO 0.773 P=0.000 一个公因子 总解释方差77.492%； 量表11-KMO 0.842 P=0.000 一个公因子 总解释方差75.127%。

三个KMO平均数0.815 P=0.000 总解释方差平均数77.774% 三个合在一起因子降维 KMO 0.806 P=0.000 三个维度 设置三个公因子总解释方差77.842%。

量表9对应因子2 量表10对应因子3 量表11对应因子1,很好的分开解释了，没有发生我认为的那种混合交叉。

结论--多维度因子降维可以合在一起做，但是公因子数要设置成维度数。