因子分析入门：SPSS中的探索性因子分析

# 第一章：因子分析概述

## 1.1 什么是因子分析？

在统计学中，因子分析是一种用于探索变量之间关系的多元统计技术。它通过发现观察变量之间的潜在结构，帮助我们理解变量之间的复杂关系，从而减少数据维度、简化数据解释，并揭示潜在的构念或因素。

## 1.2 因子分析的应用领域

因子分析被广泛应用于社会科学、市场调研、心理学、金融等领域。例如，在心理学中，因子分析被用来研究人格特质；在市场调研中，因子分析可以帮助识别产品或服务的关键特征。

## 1.3 探索性因子分析与验证性因子分析的区别

探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）是两种常见的因子分析方法。EFA用于发现变量之间的潜在结构，而CFA用于验证先验假设的因子结构是否与观察数据一致。因此，EFA着重于探索数据的内在结构，而CFA更注重验证理论模型的拟合程度。

## 第二章：SPSS软件介绍

### 2.1 SPSS软件简介

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款流行的统计分析软件，广泛用于社会科学领域和商业研究。它提供了强大的数据处理和分析功能，包括描述统计、推断统计、相关分析、回归分析、因子分析等。SPSS的用户友好性和丰富的输出结果使其成为研究人员和分析师首选的统计软件之一。

### 2.2 SPSS中的因子分析功能概览

在SPSS中，因子分析功能位于“分析”菜单下的“降维”子菜单中。用户可以通过简单的菜单操作或者SPSS的语法编程来进行探索性因子分析。SPSS提供了多种因子提取方法和旋转方法，并且能够输出详细的结果报告和图表展示。

### 2.3 数据准备步骤

进行因子分析前，需要进行数据的准备工作，包括数据清洗、缺失值处理、数据变量选择等。在SPSS中，用户可以通过数据编辑模块完成数据的清洗和变量选择，确保数据的完整性和准确性。此外，SPSS还可以对缺失值进行处理，包括删除缺失值、替换缺失值等操作，为因子分析提供高质量的数据基础。

## 第三章：探索性因子分析基础

探索性因子分析是一种用于发现观测变量之间潜在结构的统计方法。在进行探索性因子分析之前，我们需要了解因子分析的基本原理和假设，以及如何在SPSS中进行探索性因子分析。

### 3.1 因子分析的基本原理