探索性因子分析法（ExploratoryFactorAnalysis，EFA）
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XmpQs&_.e0什么是探索性因子分析法？心理学空间nb6~V5dk }{e0l
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。
a'Xs*F6P"y)zF0心理学空间th\v4v MB2fr
探索性因子分析法的起源
9l-ZD%T)^ k0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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0re$gh*l7\y p0探索性因子分析法的计算
a~(_W7]9J k3S0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PCIOCC~
心理学空间p"yD y N1V
探索性因子分析法的运用心理学空间u)d?D)r;A6O~)F.Y
1、顾客满意度调查。
["AVenPT02、服务质量调查。
A9A U&O?(H03、个性测试。

~P9]m*kU/EUE'v04、形象调查。
x7sZ1kM@05、市场划分识别。
om0PTU.^MgBj&e4Q06、顾客、产品及行为分类。心理学空间KOj2f
V N-BDa'e3B

I e(H ]cyP {0探索性因子分析法的步骤
|a-L]NF0一个典型的EFA流程如下：心理学空间o-p(or{h;}(? f'KF
1、辨认、收集观测变量。
9NA3A*H^:aK/{ a02、获得协方差矩阵（或Bravais-Pearson的相似系数矩阵）心理学空间 CCk'[7QYA.y,F
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）。
'yX1w-ho04、选择提取因子法（主成分分析法、主因子分析法）。
1WVH2K2GM |w05、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)。
`9Weat%|06、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）。
$Vwsqi6@07、解释提取的因子（例如，在上述例子中即解释为“潜在因子”和“流程因子”）。
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探索性因子分析法的优点
u$j#rA!X01、EFA法便于操作。心理学空间6T[ w`Dj
2、当调查问卷含有很多问题时，EFA法显得非常有用。
6}i5z^:\03、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）。
O(F nEP oH c5v({0心理学空间$^7\Rqs6X)u
探索性因子分析法的缺点
x }~ {2F01、变量必须有区间尺度。
#P!v+JI kf02、沉降数值至少要要变量总量的3倍。心理学空间7V-a$to aMf

|8H"l"EW$s.\|5]0探索性因子分析法的假定心理学空间3p5E)fKtBKP6^s/n
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nOi6\2@\