要命的因子分析，恳请高手给予指点，因子的特征值能否小于1？

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在下才疏学浅，在进行探索性因子分析的时候遇到了些问题，恳请高手给予指导，感激不尽！
1、本人的问卷测量项目含50个问题，首先根据以下准则确定了因子的数目：（1）因子特征值(Eigenvalue)大于1；（2）结合陡坡检验（scree test），参考碎石图拐点；（3）因子在旋转前至少解释3％的总变异；（4）每个因子至少包含3个项目；（5）因子易命名。为保证测量项目的单维化，本文对因子载荷绝对值小于0.4或在多个因子上均有较高载荷的项目予以删除，并且各个测量项目的共同度一般不小于0.5，否则也可以考虑予以剔除。通过不断进行因子分析，最终将因子数目确定为4条，此时满足上述因子数目确定准则，因子结构和含义较为清晰，但有个别因子项目较多（第一个因子有11个测试项目），同时个别测试项目归属因子不太合适。
2、交替使用测量项目的各种剔除标准对各个因子的测量项目进行精简，各个因子测试项目基本合适，因子也符合预期，但是出现的问题是最后一个因子的特征值为0.925，不满足大于等于1的准则，而且解释总变异量58.007%，有些偏低。KMO and Bartlett's Test和共同度没有问题，后附因子分析结果：

恳请高手，这样的因子分析结果合适吗？小于1的因子要不要舍弃？我有些想保留，因为符合预期。但是保留的话好像又不太严谨，没有充分的依据，左右为难。谢谢！

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关键词：因子分析 特征值 eigenvalue Bartlett 探索性因子分析 项目 测量 绝对值 而且

我也是刚学着做量表，说的不一定对。我觉得58.007%，确实有些偏低。

支持一下，看看高手怎么说。

是的，期待高手的回答。

用50个题目来做因子分析会不会太多了，这样才导致各因子的方差贡献小。特征根是不是大于一我倒觉得不是唯一的准则。

我以前做过70个问题的，当时很成功，呵呵，此一时彼一时吧

不是的，因子分析提取因子不需要看特征值，只需要看方差贡献率就可以了。在做效度分析的时候，需要看因子的特征值，看大于1的因子累计贡献率是否达到要求，进而说明效度可以。
特征值是根据矩阵计算得到的每个因子的贡献程度