【探索性因素分析】探索性因素分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）是一种统计方法，用于从大量变量中提取潜在的、不可观测的结构或因子。它常用于心理学、社会学、市场研究等领域，帮助研究人员简化数据结构并揭示变量之间的内在关系。EFA的主要目的是识别影响多个观测变量的共同因素，并将这些变量归类到少数几个潜在因子中。
在进行探索性因素分析之前，研究者需要对数据进行初步检查，包括样本量、变量间的相关性以及适配度检验（如KMO和Bartlett球形度检验）。通过这些步骤，可以判断数据是否适合进行因子分析。随后，选择合适的因子提取方法（如主成分分析或最大似然法），并确定因子数量。最后，通过旋转方法（如方差最大化旋转）使因子结构更加清晰易懂。
以下是对探索性因素分析的关键要素总结：
| 项目 | 内容说明 |
| 定义 | 一种统计方法，用于从大量变量中提取潜在因子，以简化数据结构。 |
| 目的 | 揭示变量间的潜在关系，减少数据维度，提高解释力。 |
| 应用领域 | 心理学、社会学、市场调研、教育研究等。 |
| 数据要求 | 变量间应具有较高的相关性，且满足KMO值大于0.6，Bartlett球形度检验显著。 |
| 因子提取方法 | 常见方法包括主成分分析（PCA）、最大似然法（ML）、主轴因子法（PAF）等。 |
| 因子数量确定 | 可通过特征值大于1、碎石图（Scree Plot）或交叉验证等方法确定。 |
| 因子旋转方法 | 方差最大化旋转（Varimax）、斜交旋转（Promax）等，以增强因子解释性。 |
| 因子载荷 | 表示变量与因子之间的相关程度，通常取绝对值大于0.4作为重要标准。 |
| 模型评估 | 通过因子得分、信度分析（如Cronbach's α）等评估模型的稳定性与可靠性。 |
探索性因素分析虽然能够有效简化数据，但也存在一定的局限性。例如，结果可能受到主观判断的影响，尤其是因子数量的选择和旋转方法的使用。因此，在实际应用中，建议结合理论背景和研究目的，合理选择分析策略，并对结果进行多角度验证。