A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Second Editionより。
収束妥当性とは、ある尺度が同じ構成要素の別の尺度とどの程度、正の相関を持つかを示すものである。ドメイン・サンプリング・モデルでは、reflectiveモデルの構成概念の指標は、同じ構成概念を測定するための異なる（代替の）アプローチとして扱われる。したがって、特定のreflective構成概念の指標（測定値）である項目は、収束するか、または高い割合の分散を共有するはずである。reflective構成概念の収束性を評価するために、研究者は指標の外的負荷量（outer loadings）と抽出された平均分散（AVE）を考慮する。
外的負荷量の大きさは，一般に指標の信頼性とも呼ばれる。最低でも、すべての指標の外部負荷量は統計的に有意でなければならない。有意な外的負荷量であってもかなり弱い可能性があるため、標準化された外的負荷量は0.708以上であることが一般的な経験則となっている。このルールの根拠は、標準化指標の外部負荷量の二乗（項目の適合性と呼ばれる）の文脈で理解できる。標準化指標の外的負荷量の二乗は、項目の変動のうちどれだけが構成概念によって説明されるかを表し、項目から抽出された分散と表現される。確立された経験則では、潜在変数は各指標の分散のかなりの部分を説明すべきであり、通常は少なくとも50%である。これはまた、構成概念とその指標の間で共有される分散が、測定誤差の分散よりも大きいことを意味する。つまり、指標の外部負荷は、0.708の二乗（0.7082）が0.50に等しいので、0.708以上でなければなりません。なお、ほとんどの場合、0.70は0.708に十分近く、許容できると考えられている。
社会科学の研究では、特に新しく開発された尺度を用いた場合に、外的負荷量が弱い（0.70未満）ことが多い（Hulland, 1999）。 外側荷重が0.70未満の指標を自動的に除去するのではなく、研究者は，項目除去が複合信頼性や構成概念の内容的妥当性に及ぼす影響を注意深く検討する必要がある。一般的に、外的負荷量が0.40から0.70の間の指標は、その指標を削除することで、提案されたしきい値よりも複合信頼性（または抽出された平均分散；次のセクションを参照）が増加する場合にのみ、尺度からの削除を検討すべきである。指標を削除するかどうかの決定において、もう一つ考慮すべきことは、その削除が内容的妥当性にどの程度影響するかである。外部負荷が弱い指標は、内容的妥当性への貢献度に基づいて保持されることがある。しかし、外的負荷量が非常に低い（0.40以下）指標は、常に構成概念から排除されるべきである(Bagozzi, Yi, & Philipps, 1991; Hair et al., 2011)。図表4.4は、外側荷重に基づく指標の削除に関する推奨事項を示している。
構造レベルでの収束的妥当性を確立するための一般的な指標は、抽出された平均分散（AVE）である。この基準は、構成概念に関連する指標の二乗負荷量の総平均（すなわち、二乗負荷量の合計を指標の数で割ったもの）として定義される。したがって、AVEは構成概念の共同性に相当する。AVEは以下の式で算出される。
個々の指標の場合と同じ論理で考えると、AVEが0.50以上であれば、平均して、構成概念がその指標の分散の半分以上を説明していることになる。逆に、AVEが0.50未満の場合は、平均して、構成要素で説明される分散よりも、項目の誤差で説明される分散の方が大きいことを示している。 第2章で紹介した例では，構成概念COMP、CUSL、LIKEについてのみAVEの推定値が必要です。単項目の構成概念であるCUSAは、指標の外部負荷が1.00に固定されているため、AVEは適切な指標ではない。
