回顾一下之前我发布了可靠性分析和KMO和巴特利特检验的相关注意事项以及参考样例，这次紧接着就是探索性因子分析了，也称EFA。很多人不明白什么时候需要做探索性因子分析，什么时候做验证性因子分析！那么，我们如何区别？1.

回顾一下之前我发布了可靠性分析和KMO和巴特利特检验的相关注意事项以及参考样例，这次紧接着就是探索性因子分析了，也称EFA很多人不明白什么时候需要做探索性因子分析，什么时候做验证性因子分析！那么，我们如何区别？。

1.纬度已知——验证性因子分析当我们引用量表时，纬度已经知道的时候，但是数据情况怎么样是不一样的，那么我们就需要去验证一下这个量表情况，这个时候就需要验证性因子分析！2.纬度未知——探索性因子分析当我们自己结合文献设计量表或者量表本身纬度未知，需要我们去探索出来哪些题是一个纬度时，就需要探索性因子分析！

一般效度即因子分析，效度检验则只包含kmo和巴特利特检验，大家可不要混淆了哦~下面我就给大家一个完整的因子分析参考案例流程，如果你操作输出的表和我的一样，那么恭喜你，你又学会了一个分析☺案例中涉及重要信息的已马赛克处理，敬请见谅！。

第一部分:KMO和巴特利特检验（解释如图）

这部分我就不再赘述了，在前面文章已经讲过~，如果不清楚的可以关注我，找一下效度分析文章就可以看见了第二部分:解释的总方差这部分主要是看量表的特征值，提取载荷平方和以及旋转载荷平方和，累积百分比，主要是看累积百分比多少，是不是超过了60%。

解释如图片中所说哦！第三部分:碎石图这个图一般不需要解释，主要是是看从第几个因子趋于平滑，可根据自己情况选择是否需要。

第四部分:旋转成分矩阵这个就是因子分析中最重要的一个表了，这个是聚合情况好坏的一个凭证，一般要求高于0.5，0.4以下需要舍弃一般情况下很多人收集的数据因子分析情况都不太乐观，聚合情况不好这种情况一般就比较麻烦，但是大部分人都会遇到。

两种解决办法:一、重新收集数据重新分析（缺点是无法保证下次是否符合标准）二、找专业的分析师帮助你缺点是费用高，但想要什么样就可以达到什么样上图！（仅部分）

如上图，每一个因子载荷系数均在0.7以上，说明聚合情况较好，然后我们解释的时候就可以说哪些题聚合在一个维度，纬度叫什么！好啦，探索性因子分析就这些了，我慢慢的就要开始发布重要分析的文章了，搬好小板凳等着我哦~

分析步骤:分析——降维——勾选（kmo和巴特利特检验、碎石图、最大方差法、其余默认）SPSS分析就是点点点很简单，关键是要理解为什么要这么做，晓晓致力于夯实数据分析理论基础，然后再结合操作步骤，so easy！

我们下期再见！

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