探索性因子分析法（ExploratoryFactorAnalysis，EFA）心理学空间7H'Q3g3a"jRq-x(_

6P4x5| t`](y0什么是探索性因子分析法？心理学空间;Q5Y\A$kU
探索性因子分析法（ExploratoryFactorAnalysis，EFA）是一项用来找出多元观测变量的本质结构、并进行处理降维的技术。因而，EFA能够将将具有错综复杂关系的变量综合为少数几个核心因子。
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,D7nt2LXc0探索性因子分析法的起源心理学空间_KY0[(W\mK+e
因子分析法是两种分析形式的统一体，即验证性分析和纯粹的探索性分析。英国的心理学家CharlesSpearman在1904年的时候，提出单一化的智能因子（ASingleIntellectualFactor）。随着试验的深入，大量个体样本被分析研究，Spearman的单一智能因子理论被证明是不充分的。同时，人们认识到有必要考虑多元因子。20世纪30年代，瑞典心理学家Thurstone打破了流行的单因理论假设，大胆提出了多元因子分析（MultipleFactorAnalysis）理论。Thurstone在他的《心智向量》（VectorsofMind，1935）一书中，阐述了多元因子分析理论的数学和逻辑基础。
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$Af^ Jc0探索性因子分析法的计算心理学空间N u%K)[Q0i
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。
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DV?5l]A)}0探索性因子分析法的运用心理学空间gq:dYcX
1、顾客满意度调查。
5z"POCJ7S4B3c02、服务质量调查。
(ygkz7u-{g|#v+M03、个性测试。心理学空间:Of.e _7@Pl&i
4、形象调查。心理学空间?9{/isMk
5、市场划分识别。心理学空间_%`&B$j!fK6il)a
6、顾客、产品及行为分类。心理学空间!Cq"~+Z+I9i

(DO$gE*k S0探索性因子分析法的步骤心理学空间Av#k B#{!KH;g
一个典型的EFA流程如下：
*Tj2XqZ.AM5Y#b01、辨认、收集观测变量。心理学空间#c'K*EL+v
2、获得协方差矩阵（或Bravais-Pearson的相似系数矩阵）
%b7r6~0p$k!]&[O U03、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）。心理学空间1T%j"Y}%YsF
4、选择提取因子法（主成分分析法、主因子分析法）。心理学空间f/s \"]il-@/v
5、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)。心理学空间!uFgl1R-aP
6、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）。
$~ p?U1V#]/?;PTH)x07、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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2gdg;voU)^X0探索性因子分析法的优点心理学空间1SJ(i;b&eb^
1、EFA法便于操作。
$kqh)G,o0O-|/v02、当调查问卷含有很多问题时，EFA法显得非常有用。
1~*@(I1MJ x03、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Ak}C9l`_R

/J:Y.x WLHL0探索性因子分析法的缺点心理学空间(DO dZQsi#e
1、变量必须有区间尺度。
X8I{ zkl7? ~p,V A02、沉降数值至少要要变量总量的3倍。心理学空间F@k\7@

&Q#YN%K K$Q0探索性因子分析法的假定
tK3D8rxw._@0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C+`mU_ Z