探索性因子分析分析结果指标解读.docx

探索性因子分析（ExploratoryFactorAnalysis,EFA）是一种常用的统计方法，用于探索数据中的潜在结构。在SPSSAU(在线SPSS)平台上进行探索性因子分析后，通常会得到几个关键的结果指标，这些指标对于理解数据的结构和效度至关重要。以下是这些指标的详细解读：

1.KMO和Bartlett球形检验

KMO值：Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)检验用于评估数据是否适合进行因子分析。KMO值的范围从0到1，值越接近1，表示数据越适合进行因子分析。通常，KMO值大于0.6被认为是可接受的，大于0.8则表示数据非常适合因子分析。

Bartlett球形检验：该检验用于检验变量之间的相关性是否足够强，以进行因子分析。如果检验的p值小于0.05，则表明数据适合进行因子分析。

2.方差解释率

旋转后的方差解释率：这个指标显示了每个因子解释的总方差的比例。通常，我们希望每个因子都能解释一定比例的方差，累积方差解释率越高，说明因子模型对数据的解释能力越强。

3.旋转后因子载荷矩阵

因子载荷系数：这个矩阵显示了每个变量与每个因子之间的相关性。载荷系数的绝对值越大，表示变量与因子的相关性越强。通常，载荷系数绝对值大于0.4被认为是显著的，表示变量在该因子上有较好的代表性。

4.共同度

共同度：共同度表示每个变量被所有因子共同解释的方差比例。共同度值通常以大于0.4为标准，如果此值小于0.4，则说明因子不能很好地提取该变量的信息。

5.因子命名与解释

因子命名：根据因子载荷矩阵和专业知识，对每个因子进行命名和解释。命名的准确性直接影响到后续分析的有效性。

6.结构效度

结构效度：通过探索性因子分析，可以评估量表的结构效度。如果因子与变量的对应关系符合专业知识，并且各变量均能有效地表达因子概念（因子载荷系数绝对值较大），则说明结构效度良好。

7.删除题项

删除题项：在探索性因子分析过程中，如果某些变量的载荷系数过低或共同度过低，可能需要删除这些题项以提高因子模型的质量。

通过以上指标的解读，研究人员可以全面了解数据的结构，并据此进行后续的分析和决策。SPSSAU(网页SPSS)平台提供了便捷的工具和详细的输出结果，帮助用户轻松完成探索性因子分析并解读结果。