探索性因子分析步骤

时间：2026-11-14 13:54:13来源：

探索性因子分析（EFA）是一种用于数据降维和结构发现的统计方法，常用于心理学、社会学等领域。以下是其主要步骤：

步骤	内容
1	数据准备：收集数据并检查其适用性（如KMO值、Bartlett球形度检验）
2	选择因子提取方法：如主成分分析或最大似然法
3	确定因子数量：通过特征值、碎石图或旋转后解释方差判断
4	进行因子旋转：如方差最大化旋转以提高解释性
5	解释因子：根据载荷矩阵识别每个因子代表的潜在变量
6	验证结果：通过信度分析（如Cronbach’s α）评估稳定性

EFA有助于简化复杂数据，揭示隐藏结构，为后续研究提供基础。