【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、不可观测的因子结构。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并理解变量之间的关系。EFA的主要目标是识别出能够解释大部分变量变异的少数公共因子，并通过这些因子对原始变量进行分类和解释。
在实际应用中，EFA通常包括以下几个步骤：数据准备、因子提取、因子旋转、因子命名与解释。通过这些步骤，研究者可以更清晰地了解数据背后的结构，并为后续的分析或模型构建提供支持。
以下是对探索性因素分析的总结：
| 项目 | 内容 |
| 定义 | 探索性因素分析是一种统计方法，用于从多个变量中提取潜在的公共因子。 |
| 目的 | 简化数据结构、识别潜在变量、发现变量之间的关系。 |
| 应用领域 | 心理学、社会学、市场调研、教育评估等。 |
| 步骤 | 数据准备、因子提取、因子旋转、因子命名与解释。 |
| 常见方法 | 主成分分析（PCA）、最大似然法、主轴因子法等。 |
| 因子旋转 | 使因子结构更清晰，常用方法有正交旋转（如方差最大化）和斜交旋转。 |
| 因子载荷 | 表示变量与因子之间的相关程度，绝对值越大说明关联越强。 |
| 适用条件 | 变量之间存在相关性，样本量足够大（一般建议样本量大于10倍变量数）。 |
| 局限性 | 结果依赖于初始假设，无法验证理论模型，可能因主观判断影响结果。 |
通过探索性因素分析，研究者可以更好地理解复杂数据背后的基本结构，为后续的理论构建和实证研究提供有力支持。同时，合理选择分析方法和准确解释结果，是确保EFA有效性的关键。
