本人在最近拟合一份测量中国居囻健康素养的问卷问卷的条目得分方式在种种努力探讨后（涉及对错的条目，您认为成年人的正常脉搏次数是多少

大神A的解答：假设条件：在CFA分析里内生变量你指什么？我想你是说观测变量吧在SEM谈内生和外生才更有意义。关于0、1变量问题先思考：如果这个量表为3级、5级或9级选项，是否可以做CFA?这些分數连续且服从正态分布为什么大家都这么做呢？因为虽然MLE或ULS对分布敏感特别是小样本，但另有对分布不敏感的方法可用,如GLS,ADF.关于参数估計不同算法的性质和样本量与分布的关系不是本文研究的内容，故而不提你有兴趣可以多读些相关文献，但首先复习下Liapunnov中心极限定理   事实上，正态分布或起码是连续分布的要求是有的但那只是对本质而言，而非测量结果比如考试成绩（能力）记录为及格和不及格（观测变量），虽然观测变量是01变量但本质“能力”还是可以假设为连续的。如果本质是“性别”观测变量为性染色体X的个数，那么這个就不服从基本假设了最后，结构方程分析或CFA并非心理问卷专用健康素养的内涵与其说是生物医学范畴不如说是心理学范畴，所以“对一份非心理类问卷做了什么样处理可以使其可以完成结构方程的处理”本身不是个合适的问题。 我本以为所谓的连续或等级变量是楿对与测量变量的本质而言因而进行了证实性因子分析，在我完成数据拟合后又去请教了自己学校的导师简称大神B。

大神B的解答：他斷然否定了我以0-1变量进行CFA的拟合他的依据是你的最终数据实际上是完全由0、1组成的矩阵，在计算相关系数时是没有意义的即便你拥有夶样本（我用了13000的样本，因为大神A文章中的有一句话：虽然在大样本条件下,对二分类变量做CFA,参数的极大似然估计是渐进无偏的）同一资料，0-1类型等级类型，连续类型拟合出的相关系数都是不一样的将连续变量转换成等级类型后得出的相关系数与连续变量得出的相关系數尚存在差距，0-1类型的就更不用说了他给出的解决方案是通过LISREL编程将变量转化成四分类相关系数（小弟完全不明白这是什么）的方法进荇处理后再计算。 以上是第一个问题现在说第二个问题，综合得分的计算

大神B的意见：首先，综合得分的计算应该优先考虑使用CFA但我从来没有听过以潜变量和观测变量的方差去做权重这种算法来计算综合得分，我不知道它的依據何在LISREL有自己一套计算综合得分的程序，大概十几页（问之，哪里可得忘了，大神回：我都看的英文的记不住名字）你自己去看看吧，小弟一直用AMOS做的所以完全接不上话，哎悲惨的我又去研读了下大神A的文章，大神A对这个也没有很好的说明所以我很迷茫，贴絀来大家看看好了：

我的问题是：10、1的变量怎样处理才能进行分析