spss探索性因子，因子比预期少是怎么回事哇？(标签-矩阵|关键词-因子分析)

Question

问问各位，探索性因子分析的因子是由什么决定的啊？😭
为什么我进行效度分析时，预先假定了5-11共七个维度，想得出的结果是一个维度对应一个因子。
但是得出的结果却只有四个因子，旋转后的成分矩阵特别乱，有的好几个维度挤在同一个因子里呢？

Answer 1

探索性因子分析的因子数量是由多种因素决定的，包括样本大小、变量的数量和相关性、因子提取方法、旋转方法等。因此，当因子数量比预期少时，可能是由于样本大小不足、变量之间的相关性较弱、因子提取方法不当等原因所致。
 
在进行效度分析时，预先假定的维度数量并非是一定能够得到对应数量的因子。因子数量可能会受到数据本身的特点、因子提取方法和旋转方法等多个因素的影响。因此，如果实际得到的因子数量少于预先假定的维度数量，或者因子之间的组合不符合预期，可能是由于以下原因：
 
样本量不足：当样本量较小时，因子分析可能会受到抽样误差的影响，导致得到的因子数量少于预期。
 
变量相关性较强：如果变量之间的相关性较强，可能会导致因子分析无法准确地区分出每个因子所代表的因素。
 
因子提取方法不当：不同的因子提取方法可能会得到不同数量的因子，因此，选择正确的因子提取方法非常重要。
 
旋转方法不当：旋转方法可能会影响因子之间的组合情况，不同的旋转方法可能会得到不同的因子组合。
 
针对这些问题，给出一些解决方案：
样本量不足：如果样本量较少，可以尝试增加样本量或者使用更加稳健的因子提取方法，如最小二乘法或最小残差法。
 
变量相关性较强：可以使用相关性分析或者变量聚类分析等方法，删除相关性较弱的变量，或者使用因子分析的预处理方法，如主成分分析或者Tucker方法。
 
因子提取方法不当：可以使用多种因子提取方法并进行比较，如最大方差法、最小残差法、最大似然法等。选择合适的因子提取方法对于得到正确的因子很重要。
 
旋转方法不当：可以使用不同的旋转方法进行比较，如方差最大旋转法、直角旋转法、极简旋转法等。选择合适的旋转方法可以使因子之间的组合更加清晰。
 
数据前提条件不足：在进行因子分析之前，需要检查数据的正态性、变量之间的相关性等前提条件。如果数据不满足前提条件，可以进行相应的数据处理，如标准化、缩放等。
最终的因子分析结果需要进行全面的解释和解读，结合实际情况进行判断和决策。需要注意的是，因子分析的结果并不一定完全符合先前的假设，因此需要对分析结果进行全面的解释和解读。
 
如果答案对您有所帮助，望采纳。