測量始於有個被測的變項或建構，根據對該變項的理解，測量的工具於焉產生。在教育或心理測驗中，我們利用試題和受試者所引發的反應，來評估對該建構的測量是否良好。要分析測驗的建構，需從理論上去澄清建構的特性、建構的理論、建構的影響，然後據此設計測量工具。在編製過程中，要力圖測量工具與建構理論緊密配合。有了工具（試題）之後，加以施測，從實證資料中尋找回饋，以修正試題品質、或探索受試者的反應情形，甚至進一步反省建構理論。這種實證資料的分析，有賴於Rasch（音譯為羅許）模式。當實證資料吻合Rasch模式時，我們可以宣稱測量已然進行。

基於這種測量的哲學，若用因素分析來探索測驗的建構，已經犯了邏輯上的錯誤。即使用驗證性因素分析也有困難，因為因素分析的基本單位就是等距的量尺。可是測驗的資料並沒等距的特性，頂多只有順序的特性而已。即使不是等距的資料，也都假設該資料已然來自變項。況且因素分析的結果取決於樣本，隨著樣本的變動，所得的因素結構會很大的變化。基於以上的種種缺失，因素分析不宜當作測驗建構分析的工具。在本文裡，我簡單比較因素分析和Rasch分析的理論，說明在測驗建構的釐清上，Rasch分析更為簡單而直接，並佐以兩個實際的例子來說明兩種分析方法的差異。