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探索性因子分析
2026-11-14【见闻】
简介探索性因子分析（EFA）是一种统计方法，用于从大量变量中提取潜在的共同因素，以简化数据结构并揭示变量间的内在关系。其核心目标是识别影...
探索性因子分析（EFA）是一种统计方法，用于从大量变量中提取潜在的共同因素，以简化数据结构并揭示变量间的内在关系。其核心目标是识别影响多个观测变量的潜在变量。
EFA适用于变量较多且关系不明确的研究场景，常用于心理学、市场调研等领域。通过计算因子载荷，可判断每个变量与因子的相关程度。常用方法包括主成分分析和最大似然法。
| 步骤 | 内容 |
| 1. 数据准备 | 确保数据适合因子分析，如KMO值>0.6 |
| 2. 提取因子 | 根据特征值或碎石图确定因子数量 |
| 3. 因子旋转 | 采用正交或斜交旋转提高解释性 |
| 4. 解释因子 | 结合实际意义命名各因子 |
EFA结果需结合理论背景进行合理解释，避免过度拟合。
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