关于因子分析的一点心得

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这两天在研究因子分析问题，有点体会，不知道对不对，写出来和大家分享。

按照一般教材的解释，因子分析就是为了数据降维，初始的数据模型里面自变量太多，希望通过因子分析对原有自变量进行浓缩、归纳，提取出少量因子，然后通过旋转等操作，使这些因子尽可能的有意义。提取因子的时候可以采用主成分分析法，PCA。

因子分析的一个用途是用来开发量表。比如我们打算开发一个量表测量A构念，首先通过访谈、文献回顾等确定了n个题目，然后找一些人填问卷，获得初次测试的问卷后，可以进行探索性因子分析，看能提取出几个因子。比如说提取出k个因子（k<n，因为因子分析就是为了降维，因子数比原来的题目还多就变成升维了），运气好的话，n个题目会分成k组，每组中的题目都有一个共同点，就是题目对应的变量在某个因子上的因子载荷很高，但在其他因子上的载荷很小。这样就形成了一份新的量表，n个题目中可能有一些被删减，然后被分成k组，就是我们常说的某个构念包含几个维度，每个提取的因子就对应一个维度。有了新量表后，就可以重新找人再进行测试，这次拿到数据应该做的是验证性因子分析，主要是和之前的探索性因子分析有个对照，看之前对量表的修正有没问题。
我想这应该是因子分析在开发量表时的用途。使用成熟量表进行研究，要先进行信度、效度的检验，应该也是类似的流程。

因子分析的另一个用途是检测有没有同源误差，或者所谓的共同方法偏差。
当整个量表都是由一个人完成时，就有可能会有同源误差。一般用的是harman单因子检测，这种技术的基本假设是如果存在严重的同源偏差，那么进行因子分析时，要么析出单独一个因子，要么一个公因子解释了大部分变量变异。传统的做法是用探索性因子分析，现在一般采用验证性因子分析。

虽然同是因子分析，但用在开发量表和检测同源误差上，还是有区别的。
开发量表，或者检测信度、效度时，是对某个构念下辖的n个问题（一个问题代表一个变量）进行因子分析；
检测同源误差的时候，是对各个构念（一个构念代表一个变量）进行因子分析。如果对这多个构念提取因子的结果是只有一个因子，那就说明这么多构念本质是相同的（换言之，多个构念是“同源”的），那这样的问卷自然就没有意义了。

以上是我自学spss的一点心得，自己统计学基础比较差，周围也很少有人可以请教，百度的结果大多是复制粘贴。。。光因子分析这部分就看了挺长时间，终于有点眉目了。把自己的想法写出来和大家分享，要是有什么地方理解有偏差，还请大家不吝赐教，非常感谢。

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关键词：因子分析 探索性因子分析 主成分分析法 主成分分析 数据模型 分析法 自变量 测量 开发 模型

不错啊，研究得很深入。

主成分分析法不等于因子分析法，只不过spss将其放在一起了。

主成分分析法主要在降维，用较少的因子代表尽可能多的信息，而探索性因子的目的在降维的同时，探讨潜在的关系。