确定人才测评工具构想效度常用的指标包括如下方面:

　　①与同质同类测验高度相关。

　　即必须与其他测量相同特质或构想的测验之间有高相关， 新测验与同类旧测验之间的相关可作衡量新测验对相同测量对象测量程度的标准。这其中的相关也叫做相容效度(congruent Validity), 这实际是一种相关较高、但不很高的相关系数。因为如果该相关很高，且新测验并非更简便易行，就没有必要编制实施之。此外，这个指标还能显示新测验是否受到某些无关因素的影响。一般地，人才测评测量不同构想或特质的测验之间相关要很低，能力倾向测验或人格测验不应与一般智力测验或学术能力倾向测验有高相关。这种相关用途类似于内容效度检测方法。

　　②因素分析。

　　这是一种分析行为资料内部关系的统计技术，目的是要分析出人才素质测评对象的内部构成和成分，最适合于构想效度的研究。在因素分析过程中，描述被测者表现的因素数目将从原来较多逐步浓缩、集中到少数几种因素或共同性质之上。因素确定后即用来描述、设计和检测测验的组成，包括各测验中因素的权数、负荷及彼此间的相关等。这种相关亦叫因素效度(fac- t(jI·Validity)。因素分析无论作为指标还是作为方法，都可用来分析测验材料和非测验材料，评定同其他测量效标的关系，并揭示这些测验或量表的因素，组成并定义其所测量的共同特质。

　　③会聚效度和区分效度。

　　会聚效度(convergent validity)指人才测评测验与测量相同特质构想等理论上有关的变量的高相关。区分效度(discriminate validity) 指测验与测量不同特质或构想等理论上相同的变量的低相关。这两 者是确定测验构想效度的重要指标和检验方法。一个逻辑推理能力测验与逻辑课成绩的相关就是会聚效度，而该测验与操作能力测验 就只有低相关，这样的相关指标也就是区分效度。