探索性因子分析七维度变五维度能直接删掉2个维度吗

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用国外成熟量表（七个维度）做探索性因子分析，结果出来的是五个维度，剩下的两个维度分别跑到了其他的维度下面（下图黑阴影），但是看起来是很整齐的如下图，解释变量77%，能直接删除这两个维度吗？

旋转成份矩阵a
	成份
	1	2	3	4	5
S_SLD1_1	.172	.141	.224	.734	.219
S_SLD1_2	.259	.215	.299	.753	.203
S_SLD1_3	.257	.200	.259	.754	.166
S_SLD1_4	.157	.289	.315	.672	.092
S_SLD2_5	.402	.603	.263	.221	.189
S_SLD2_6	.330	.655	.225	.365	.176
S_SLD2_7	.087	.816	.273	.134	.151
S_SLD2_8	.108	.787	.228	.144	.154
S_SLD3_9	.320	.440	.207	.415	.397
S_SLD3_10	.357	.489	.169	.383	.456
S_SLD3_11	.404	.448	.045	.449	.376
S_SLD3_12	.271	.507	-.004	.392	.366
S_SLD4_13	.284	.292	.150	.309	.721
S_SLD4_14	.384	.237	.182	.160	.748
S_SLD4_15	.342	.250	.151	.146	.782
S_SLD4_16	.053	.058	.420	.147	.651
S_SLD5_17	.225	.258	.679	.279	.218
S_SLD5_18	.198	.192	.776	.251	.154
S_SLD5_19	.279	.197	.698	.225	.152
S_SLD5_20	.169	.409	.605	.186	.217
S_SLD6_21	.570	.235	.547	.218	.132
S_SLD6_22	.583	.124	.518	.287	.075
S_SLD6_23	.569	.093	.482	.208	.248
S_SLD6_24	.505	.161	.433	.161	.341
S_SLD7_25	.640	.383	.250	.280	.267
S_SLD7_26	.765	.214	.231	.218	.224
S_SLD7_27	.778	.181	.223	.195	.233
S_SLD7_28	.780	.157	.109	.164	.252

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关键词：探索性因子分析 因子分析 探索性 解释变量 看起来

     我个人感觉加“黑”的这些词条对主成分1和主成分2的贡献也不是很大额。建议删除在做做信度检验，如果合适就用删除后的词条做因子分析。祝好运~

你是要检验人家量表的效度，此时不应该用探索性分析，而应该用验证性因子分析，做潜变量结构方程模型。你现在探索出五因素并不能否定七因素的合理性。

赞同二楼

南南数据 发表于 2016-7-21 22:04
你是要检验人家量表的效度，此时不应该用探索性分析，而应该用验证性因子分析，做潜变量结构方程模型。你现 ...

有要求是先做探索性后做验证性，先用探索性因子分析删掉两个维度，然后只用五个维度做验证性因子分析，不知道是否合理。