请大佬帮忙，关于条目打包问题

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这是我论文的模型图。我想请教三个问题：
1、关于是否进行条目打包？
在自我决定理论这部分，我主要想研究的是无动机、受控动机和自主动机对行为意愿和使用行为的影响。在调查量表中，无动机有4个条目，受控动机有两个维度（Y1和Y2，每个维度4个条目），自主动机有三个维度（Y3、Y4和Y5，每个维度4个条目）。
请问我是否可以将Y1-Y5这5个维度分别打包成1个题目？如果可以，那么受控动机就变成了2个测量指标，自主动机就变成了3个测量指标。因为无动机、受控动机和自主动机是并列的三种动机形式，受控动机和自主动机进行了打包，那么测量无动机的4个条目也要打包成1个测量指标呢，还是仍旧用原来的4个题目进行测量？如果可以进行打包，那么无动机就变成了1个测量指标，这在本研究模型中是否是允许的？
2、是先打包再做验证性因子分析呢，还是先做验证性因子分析后再打包？
3、本模型中，行为意愿和使用行为均为1个测量指标是否可以？
万分感谢！

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关键词：验证性因子分析 验证性因子 因子分析 使用行为 决定理论

1、高阶因素分析后把二阶降为一阶是可以的，但必须先做高阶因素分析确认好结构，才能进行打包，但这里有一个问题，受控动机只有两个一阶潜变量，没办法做二阶确定性因素分析，建议，直接把两个维度拉出来，不要高阶因素，让两个一阶因素直接影响行为意愿和使用行为。无动机的测量与其他两个变量的测量没有必然联系，所以不是其他两个降阶它也要打包。
2、先做验证性因素分析确定好结构，才能进行打包。
3、如有文献支撑，行为意愿和使用行为是显变量，那用一个变量测量没有任何问题，但就意愿和行为这两个构件的含义来看，应该是没办法直接测量的。如果你说的是化潜为显，那么模型中所有潜变量都化为显变量，直接跑路径模型，是没有问题的。但如果有些化为显变量，有些依旧是潜变量，那么就不好解释这样做的理由。