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雷达卡
各路大神，小弟因为毕业论文的缘故刚刚开始学习因子分析，开了些教材和论文之后有个疑问，希望有高手能够给予帮助。
我研究的是XX的顾客感知价值，因为这个领域没人做过，我首先是把别人论文中对这个概念的认识整理成题项，通过几十个题项做efa，归纳出预想的5个维度，我研究的最终目的其实就是要得出这5个维度，就是要得出XX的感知价值具体包含哪些价值。我初步想的研究方法是，研究1、初试量表——项目分析（t检验）——efa——项目总体相关分析——信度分析——正式问卷 研究2、——模型假设（一阶5维相关模型或者2阶单维模型）——模型验证
现在问题来了，efa的真正意义。efa的目的教材上都说的是测量量表的结构效度，剔除不合适的题项，使正式问卷更稳定，但是多数硕士论文层面的研究基本上都是拿efa来归纳维度（公因子）的，并且一次分子分析就完了，效度只提一下kmo，前测到正式量表的修正也就一笔带过，我都纳闷那些前测问项大几十项，样本不到100份的前测怎么做的（这不是在忽悠嘛），我的疑问就是efa到底是用来测试量表（工具）的效度的，还是来探索客观世界事务本身的性质的（潜在的维度）？
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