如何用SPSS做CFA？跟做EFA一样，都是分析-降维-因子吗？

使用SPSS进行CFA（Confirmatory Factor Analysis），与做EFA（Exploratory Factor Analysis）的步骤是不同的。下面我将分别介绍它们的步骤。

在进行CFA的步骤中，你需要先确定理论模型，然后进行因子分析，评估模型拟合程度。步骤如下：

1. 打开SPSS软件，导入数据文件。

2. 选择“分析”菜单，进入“数据降维”子菜单，选择“因子”。

3. 在“因子分析”窗口中，选择待分析的变量，设置因子提取方法和旋转方法（通常使用主成分分析和方差最大旋转）。

4. 点击“提取”按钮，得到因子的特征值、因子载荷矩阵和方差贡献率等结果。

5. 根据因子载荷矩阵和理论模型，确定每个因子的含义和名称，构建CFA模型。

6. 选择“分析”菜单，进入“结构方程建模”子菜单，选择“因子模型”。

7. 在“因子模型”窗口中，输入理论模型的路径和参数，设置评估方法和约束条件。

8. 点击“运行”按钮，得到模型拟合程度的结果，包括卡方值、自由度、拟合优度指数、标准化残差等。

在进行EFA的步骤中，你需要先进行因子提取和旋转，然后确定因子数和因子名称，最后进行因子解释。步骤如下：

1. 打开SPSS软件，导入数据文件。

2. 选择“分析”菜单，进入“数据降维”子菜单，选择“因子”。

3. 在“因子分析”窗口中，选择待分析的变量，设置因子提取方法和旋转方法（通常使用主成分分析和方差最大旋转）。

4. 点击“提取”按钮，得到因子的特征值、因子载荷矩阵和方差贡献率等结果。

5. 根据因子载荷矩阵和理论模型，确定每个因子的含义和名称。

6. 选择“分析”菜单，进入“数据降维”子菜单，选择“因子”。

7. 在“因子”窗口中，输入待提取的因子数，设置旋转方法和结果输出。

8. 点击“运行”按钮，得到因子的特征值、因子载荷矩阵和方差贡献率等结果。

9. 根据因子载荷矩阵和实际情况，确定每个因子的含义和名称，进行因子解释。

因此，使用SPSS进行CFA和EFA的步骤是有区别的。