)uJuH$\0探索性因子分析法（ExploratoryFactorAnalysis，EFA）
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6a7ME] R5`FGU0什么是探索性因子分析法？心理学空间^'E6Zz$d7K
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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探索性因子分析法的起源心理学空间`%Ru3VP"e$Z
因子分析法是两种分析形式的统一体，即验证性分析和纯粹的探索性分析。英国的心理学家CharlesSpearman在1904年的时候，提出单一化的智能因子（ASingleIntellectualFactor）。随着试验的深入，大量个体样本被分析研究，Spearman的单一智能因子理论被证明是不充分的。同时，人们认识到有必要考虑多元因子。20世纪30年代，瑞典心理学家Thurstone打破了流行的单因理论假设，大胆提出了多元因子分析（MultipleFactorAnalysis）理论。Thurstone在他的《心智向量》（VectorsofMind，1935）一书中，阐述了多元因子分析理论的数学和逻辑基础。
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{9vUd.z-XT e0探索性因子分析法的计算
rt9P5PV0在运用EFA法的时候，可以借助统计软件（如SPSS统计软件或SAS统计软件）来进行数据分析。
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探索性因子分析法的运用心理学空间#w,Xf @
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1、顾客满意度调查。心理学空间 MU]&@5HQG
2、服务质量调查。
2p1V'ueqq9c$B/QD03、个性测试。
%?`L PwT `04、形象调查。心理学空间#[ aY#B8XY M
5、市场划分识别。心理学空间7j6xn-sIG5e9Y }$bh
6、顾客、产品及行为分类。
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j3IK^9F8|oN0探索性因子分析法的步骤心理学空间g/}[&}2s$S1G,GC
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一个典型的EFA流程如下：心理学空间 t9f3lO,w,U
1、辨认、收集观测变量。
'C({;li H02、获得协方差矩阵（或Bravais-Pearson的相似系数矩阵）心理学空间z,Cz9t_?c
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）。
H9CLOtzo7m04、选择提取因子法（主成分分析法、主因子分析法）。心理学空间c*^;~`)P/VXbfe
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3Iv,L*b BX
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）。心理学空间+o,Y2M7gpG
7、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心理学空间OP^.au] N7py
1、EFA法便于操作。心理学空间;m$_t#zE9t(@S
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4qP7X6G R5h-R
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[fo/kyqs'T;w

~8R:?B rb0探索性因子分析法的缺点
){2R ubM-pu&r3~#m01、变量必须有区间尺度。
!z3G nDm02、沉降数值至少要要变量总量的3倍。心理学空间+\`Q9h@
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$F1n!_mo1{0探索性因子分析法的假定心理学空间[?5Bco
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。