C,\v-f0PY4@TH0探索性因子分析法（ExploratoryFactorAnalysis，EFA）
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y D@/M RB}0什么是探索性因子分析法？心理学空间 E;v#U1u"M p
探索性因子分析法（ExploratoryFactorAnalysis，EFA）是一项用来找出多元观测变量的本质结构、并进行处理降维的技术。因而，EFA能够将将具有错综复杂关系的变量综合为少数几个核心因子。
L8@.}@]B9]6zL4q0心理学空间[+eT^!X%] ~
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探索性因子分析法的起源心理学空间mBYW9X k:j
因子分析法是两种分析形式的统一体，即验证性分析和纯粹的探索性分析。英国的心理学家CharlesSpearman在1904年的时候，提出单一化的智能因子（ASingleIntellectualFactor）。随着试验的深入，大量个体样本被分析研究，Spearman的单一智能因子理论被证明是不充分的。同时，人们认识到有必要考虑多元因子。20世纪30年代，瑞典心理学家Thurstone打破了流行的单因理论假设，大胆提出了多元因子分析（MultipleFactorAnalysis）理论。Thurstone在他的《心智向量》（VectorsofMind，1935）一书中，阐述了多元因子分析理论的数学和逻辑基础。心理学空间-Q5MI
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心理学空间l4IJ!t$L/]h/q
探索性因子分析法的计算
CCe'mw8M'U0在运用EFA法的时候，可以借助统计软件（如SPSS统计软件或SAS统计软件）来进行数据分析。心理学空间/WRu"WPN

U }!`e3`0探索性因子分析法的运用
/E;A){Cn(j`B01、顾客满意度调查。心理学空间J:l(~ Qd|z,B
2、服务质量调查。
9}g9V,q^%A03、个性测试。
Q}YA`]04、形象调查。
cAD9gj6c%TH05、市场划分识别。心理学空间1`7`9S0B,~A
6、顾客、产品及行为分类。
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+GL6G2I,uGH0探索性因子分析法的步骤心理学空间T M GmMf"k+H*y8^O
一个典型的EFA流程如下：
HKGW7yS:u2G Q01、辨认、收集观测变量。
|pf j0uy/yN02、获得协方差矩阵（或Bravais-Pearson的相似系数矩阵）心理学空间;cu*d&UKyz
3、验证将用于EFA的协方差矩阵（显著性水平、反协方差矩阵、Bartlett球型测验、反图像协方差矩阵、KMO测度）。
T7NE0g4ShT;C2]04、选择提取因子法（主成分分析法、主因子分析法）。
7jK5\O8I05、发现因素和因素装货。因素装货是相关系数在可变物(列在表里)和因素(专栏之间在表里)。
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`*V5r06、确定提取因子的个数（以Kaiser准则和Scree测试作为提取因子数目的准则）。
'CT5}?5i:p07、解释提取的因子（例如，在上述例子中即解释为“潜在因子”和“流程因子”）。
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u*Lz.S1P(juO0探索性因子分析法的优点
#t1U*^ja:[;v!Ym?01、EFA法便于操作。心理学空间:nSx^7F/[]
2、当调查问卷含有很多问题时，EFA法显得非常有用。心理学空间t`1[,ETg;Sg
3、EFA法既是其他因子分析工具的基础（如计算因子得分的回归分析），也方便与其他工具结合使用（如验证性因子分析法）。心理学空间$e^7S6o0]V

x*LWQ+R"q+lj0探索性因子分析法的缺点心理学空间2EF7dFM/f6XS#P
1、变量必须有区间尺度。心理学空间]_%}1SX/`M,?
2、沉降数值至少要要变量总量的3倍。
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2WTBIP8U(ZV:h0探索性因子分析法的假定心理学空间%U*l0z
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对于主因子分析法来说，不存在异常值、等距值、线形值、多变量常态分配以及正交性等情况。心理学空间hxO`![0lpT5Y.C