構成概念の妥当性を評価するには、構成概念（評価対象の測定器によって測定されるとされている、または関連すると期待する理論的根拠がある）に関連していることが知られている変数に関して、測定器の相関を調べる必要があります。 これは，Campbell and Fiskeの画期的な論文（1959）で述べられている構成概念の妥当性を検討するための多基準-多方式マトリックス（MTMM）と一致するものである． 構成要素の妥当性を評価する方法は、MTMM以外にもあります。 因子分析、構造方程式モデリング（SEM）、その他の統計的評価など、さまざまな形で評価することができる。 ここで重要なことは、1回の研究で構成概念妥当性が証明されるわけではないことである。 むしろ、評価、再評価、改良、発展の連続的なプロセスである。 予想されるパターンに合致する相関は、構成要素の妥当性の証拠となる。
ほとんどの研究者は、本調査の前に構築物妥当性を検証しようとします。 このために、パイロットスタディが利用されることがあります。 パイロットスタディは、本格的なテストの実行可能性をテストすることを目的とした小規模な予備的研究です。 これらのパイロットスタディにより、研究の強度を確認し、必要な調整を行うことができる。 もう一つの方法は既知集団法で、既知の特性により違いがあると予想される集団に測定器を投与するものである。 仮説的関係性検定では、理論や先行研究に基づいて論理的に分析する。 介入研究は、構成要素の妥当性を評価するもう一つの方法である。 構成概念の得点が低いグループにテストを実施し、構成概念を教え、その後再測定を行う介入研究は、テストの構成概念の妥当性を実証することができます。
収束的妥当性と判別的妥当性
収束的妥当性と判別的妥当性は、構成要素の妥当性を構成する妥当性のサブタイプの2つのタイプです。 収束的妥当性とは、理論的に関連すべき2つの構成要素の尺度が、実際にどの程度関連しているかを示すものです。 これに対して、判別妥当性とは、無関係であるはずの概念や測定値が、実際に無関係であるかどうかを検証するものである。 例えば、一般的な幸福感という構成概念を考えてみましょう。 一般的な幸福の尺度が収束妥当性を持っているとすれば、幸福に類似した構成要素（満足、満足、明るさなど）は、一般的な幸福の尺度に対して正の関係を持つはずです。 この尺度が判別妥当性を持っているならば、一般的な幸福に正に関係しないはずの構成要素（悲しみ、落ち込み、絶望など）は、一般的な幸福の尺度に関係しないはずである。 測定は、構成要素の妥当性のサブタイプの1つを持ち、もう1つを持たないことができます。 一般的な幸福を例にすると、研究者は一般的な幸福と満足の間に非常に高い正の相関があるインベントリを作成することができますが、幸福とうつ病の間にも有意な正の相関がある場合、その尺度の構成妥当性は疑問視されることになります。
Nomological networkEdit
Lee Cronbach と Paul Meehl (1955) は、テストの構成概念妥当性の測定に Nomological net の開発が不可欠であることを提案しました。 名目上のネットワークは、他の構成要素や行動との関係を示すことで、構成要素を定義するものです。 これは，研究で関心のある概念（構成概念），それらの観察可能な発現，およびそれらの間の相互関係を表現するものである． 類似した構成要素間の関係が、観察された構成要素の測定値間の関係とともに考慮されているかどうかを調べるものです。 構成概念相互の関係を徹底的に観察することで、新しい構成概念を生み出すことができる。 例えば、知能とワーキングメモリは関連性の高い構成概念と考えられています。 心理学者は、その基礎となる構成要素を観察することで、統制された注意や短期負荷といった新しい理論構成を開発しました。 また、ノモロジーネットを作成することで、既存の構成要素の観察や測定をより効率的に行うことができ、エラーをピンポイントで発見することができます。 研究者たちは、人間の頭蓋骨の凸凹（骨相学）は知能の指標にはならないが、脳の体積は指標になることを発見した。 知能の名目網から骨相学の理論を取り除き、脳量の進化の理論を加えることで、知能の構成はより効率的に、より強力になります。 これらの相互に関連した概念とその観察可能な特徴のすべてが織り込まれることで、その理論的概念を支える「網」ができあがる。 例えば、学業成績の名目的ネットワークでは、学業成績の観察可能な特性（GPA、SAT、ACTのスコアなど）が、勉強熱心さの観察可能な特性（勉強時間、授業への出席、ノートの詳細さ）と関連すると予想されます。 もしそうでなければ、（学業成績や学習意欲の）測定に問題があるか、または主張されている学業成績の理論に問題があると考えられます。 もし、それらが互いに指標となるのであれば、学業成績の名辞ネットワーク、ひいては構築された理論が強化されることになる。
Multitrait-multimethod matrix の編集
多基質・多方式行列（MTMM）は、CampbellとFiske（1959）が開発した構成要素の妥当性を検討するためのアプローチです。 このモデルでは，収束性（構成要素の異なる測定方法が同様の結果を与えるという証拠）と識別性（構成要素を他の関連する構成要素から区別する能力）を検討する． 収束的妥当性の評価、判別（発散）的妥当性の評価、特性-手法の単位、多項目-多項目、真に異なる手法、特性特性の6つの特性を測定するものである。 このデザインにより、研究者は以下のことを検証することができる。 同じ「もの」についての異なる測定値間の収束、および関連するが概念的には異なる「もの」についての測定値間の発散
をテストすることができます。