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。
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