潜变量的量表题目之间要相关吗？

半路出家的，希望大家见谅~
有一个问题，最近看了不少论文，感觉有相互矛盾的地方，发上来求助大神~

比如，“分享经济下企业实施众包物流的影响因素研究”一文中，关于转换成本这个潜变量，用了下面三个量表题目
H6-a: 实施众包物流的过程会耗费企业大量时间;
H6-b: 实施众包物流需要企业大量的经济投入;
H6-c: 实施众包物流需要企业各领导职工精神上的巨大付出

但是，在有的书本上，说一个潜变量各题目之间要有较强的相关性。

a\b\c三个量表分别是时间、经济和精神三个方面，这三个方面可能之间并没有任何联系，可能只是在时间上投入较大，经济和精神上无需付出。。。

所以，到底哪一种是正确的解读呢？

这个现在正在写的一个主题有关，比如顾客的满意度也许包括产品、服务和物流三个方面，而这三个方面之间可能并没有关系，但是按照“分享经济下企业实施众包物流的影响因素研究”一文的写法，似乎又可以把这三方面设计成量表题目用来测量“满意度”

谢谢大神！

换个思路吧，某个潜变量是从某些显变量来的，显变量之间都不一定有所谓“较强的相关性”，那么不同的潜变量之间怎么就非得要有“较强的相关性”呢？
但是从某个显变量来的多个潜变量之间，可能会有“较强的相关性”，但也可能没有相关性。
上面说的不冲突吧，我脑子不太好使。

另外，相关性，这个试图以定量形式反映定性问题的概念，究竟能说明什么呢？

题外话：有些编辑，有些外审，只会看人家这样做了某个分析，就要求论文作者也做同样的分析。比如涉及机器学习，就一定要作者提供激活函数和损失函数的代码，那么我利用现成的方法不行吗。实质重于形式，然而他们不懂。因此，中国每年那么多大部头论文，有价值的没有几篇。

构念测量分为效果指标和构成指标，指标就是题项；多维构念测量还分潜因子模型、合并模型和组合模型。这些相关性都不同，如果这些测量指标反应了某个构念（潜变量）的不同效果，相关性可能会高