探索性因子分析（EFA）

Question

如题所述

Answer 1

深入解析：探索性因子分析（EFA）的实战指南

在理论构建和实证研究中，探索性因子分析（EFA）与验证性因子分析（CFA）并驾齐驱。EFA犹如理论探索的前锋，用于挖掘潜在结构，而CFA则在理论框架明确时提供检验。今天，我们将深入探讨EFA的各个关键步骤和注意事项，以助你更好地理解和运用。

1. 探索性因子分析基础

首先，EFA的基础在于评估数据适配性。MSA值接近1表明适合作为因子分析的材料，如果小于0.5，则可能需要重新考虑。KMO值大于0.8是进行因子分析的黄金标准。

1.2 估计因子负荷量

选择主成分分析法，这是SPSS中最常用的方法，通过线性组合，衡量变量间的共同变异。主成分法旨在最大化共同性，其结果清晰直观，便于后续操作。

1.3 转轴：赋予解释意义

转轴如正交转轴，旨在使因子更具可解释性。尽管直交转轴法有多种选择，如最大变异法，但正交转轴因其简单易懂而常用。转轴后，虽然因子特征值变化，但总解释方差保持不变。

1.3.1 直交转轴法

直交转轴法提供了公因子方差（共同性）和总方差解释等关键信息，帮助你决定题项的保留或删除，共同性低于0.2时，因子载荷低于0.45，可能需要考虑剔除。

1.4 筛选与命名

特征值大于1是因子筛选的常见准则，但过多因子可能导致混淆。根据理论背景，如预先设定的因子数目，可以使用CFA。命名因子时，须确保包含至少3个题项且体现共同特质，通过反复探索调整题项，直至理论结构清晰。

1.5 注意事项与策略

当理论明确时，可对分量表进行EFA。在分析过程中，多次探索以确保结果符合理论基础。有时，可能需要对题项进行合并以减少维度，确保因子分析结果与理论架构一致。