SPSS有话说：探索性因素分析（EFA）与验证性因素分析（CFA）的区别

导   语

因素分析是基于相关关系对众多数据进行降维（即简化）的数据处理方法，目的在于挖掘出众多数据后的某种结构。因素分析可分为：探索性因素分析和验证性因素分析。探索性因素分析的英文缩写为EFA（Exploratory Factor Analysis），验证性因素分析的英文缩写为CFA（confirmatory factor analysis）。SPSS只能进行探索性因素分析，而AMOS软件做的是验证性因素分析，这两者有什么区别呢？

SPSS有话说

我们举例说明：假设现在要设计一份量表型的调查问卷，根据调研文献和前期访谈，总共设计3个潜在变量，然后为每个潜在变量设计4~8个题项组成初始问卷。初始问卷的这些题项并不是一定能够与设计的潜在变量对应（没有结构效度），因此可以通过探索性因素分析进行题项的筛选，看看当初设计时应该归于一个因子的题项（聚集在一起表示这些题项相关，可以被同一个潜在变量解释）是否落在同一个因子中，如果没有，那么就需要对相应的题项进行删除或修改处理。验证性因素分析通过AMOS将潜在变量与对应题项绘制测量模型，然后通过数据拟合，看看模型的拟合质量如何，如果模型拟合质量好，说明测量模型绘制的潜在变量与题项的关系通过数据验证。总结一下，探索性因素分析是假设测量变量（量表题项）能够最终形成几个因子（潜在变量）是未知的，希望通过因素分析，看看量表题项能够形成几个因子，以及每个因子对应哪些题项。验证性因素分析则不同，分析者先根据实际的研究调查情况，将潜在变量与潜在变量对于的题项关系固定，然后用数据来拟合验证这种关系模型是否成立，如果拟合质量好，说明模型关系得到验证，反之则需要进行题项删除或修改。由此可见，探索性因素分析着重在探索模型结构，而验证性因素分析着重在验证模型结构，因此探索性因素分析常用在问卷的设计初期，帮助分析者建立模型框架，而验证性因子常用在成熟问卷的信效度分析中。

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