旋转成分矩阵怎么看

回顾之前发布的关于可靠性分析、KMO和巴特利特检验的注意事项及参考样例，接下来我们将深入探讨探索性因子分析，也被称为EFA。很多人可能对何时应用探索性因子分析与验证性因子分析感到困惑。

1. 已知纬度时选择验证性因子分析

当我们引用已有的量表时，如果其纬度已知，但我们需要验证量表在实际数据中的表现情况时，就需要进行验证性因子分析。这有助于我们确保量表的结构与我们的数据相符。

2. 未知纬度时选择探索性因子分析

当我们基于文献自行设计量表或者量表的纬度未知时，需要我们去探索哪些题目属于同一纬度。这时，探索性因子分析就显得尤为重要。它可以帮助我们识别并确定数据的潜在结构。

关于效度检验，一般包含的是KMO和巴特利特检验，而非因子分析本身。这一点大家需要注意，不要混淆。

接下来，我将为大家展示一个完整的因子分析参考案例流程。如果你按照此流程操作并得到的结果与我类似，那么你的数据分析技能又有了新的提升。

案例中的重要信息已做模糊处理，敬请谅解。接下来我会通过图片来解释相关步骤和操作。有一个图表在文章中主要展示因子的变化情况，主要用于判断从哪个因子开始趋于稳定，可以根据实际情况选择是否使用。

在进行因子分析时，有一个重要的表格需要关注，即因子的载荷系数表。这是评估聚合情况好坏的重要指标，通常要求载荷系数高于0.5，低于0.4的因子可能需要被舍弃。实际情况中，很多人收集的数据在进行因子分析时，聚合情况并不理想。遇到这种情况时，可以采用以下两种解决方法：

一、重新收集数据并再次进行分析；但这种方式无法保证下次的数据就能满足标准。

二、寻求专业分析师的帮助。虽然这种方式费用较高，但可以根据需求得到满意的结果。