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文檔簡介

未知驅(qū)動探索，專注成就專業(yè)探索性因子分析探索性因子分析（ExploratoryFactorAnalysis，簡稱EFA）是一種統(tǒng)計方法，用于分析大量觀測變量并將它們歸類為少數(shù)幾個潛在因子。通過EFA，我們可以揭示觀測變量之間的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)性，從而簡化數(shù)據(jù)集并提取出對數(shù)據(jù)變異最重要的信息。下面是探索性因子分析的一般步驟：1.研究目標(biāo)和問題：明確要研究的現(xiàn)象、目標(biāo)和問題。2.數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備：收集所需的數(shù)據(jù)，并對其進行清洗和準(zhǔn)備，例如處理缺失值、異常值等。3.確定分析變量：選擇要進行因子分析的變量，這些變量通常是密切相關(guān)的。4.選擇因子提取方法：選擇適當(dāng)?shù)囊蜃犹崛》椒?，如主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）、最大似然估計等。5.因子旋轉(zhuǎn)：對提取的因子進行旋轉(zhuǎn)，以便更好地解釋和解釋因子。6.解釋因子：根據(jù)因子載荷（factorloading）和因子解釋變量之間的關(guān)系來解釋和命名因子。7.評估模型擬合：通過各種擬合指標(biāo)（如卡方擬合度、相關(guān)系數(shù)等）評估模型的擬合程度。8.解釋因子的結(jié)果：根據(jù)模型的解釋能力和實際背景理解提取的因子，并解釋它們與觀測變量之間的關(guān)系。9.驗證結(jié)果：使用同一數(shù)據(jù)集外的獨立數(shù)據(jù)集驗證因子結(jié)構(gòu)。值得注意的是，探索性因子分析是一種探索性方法，結(jié)果可能

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