© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 第 8 卷 第 9 期2008 年 9 月 科 技 和 产 业Science Technology and Industry Vol18 , No19Sep. , 2008 文章编号 :1671 - 1807(2008)09 - 0069 - 03探索性因子分析与验证性因子分析异同比较周晓宏 , 郭文静(安徽工程科技学院 , 安徽 芜湖 241000)摘要:探索性因子分析与验证性因子分析是因子分析的两种形式。它们都是以普通因子模型为理论基础 ,但两者之间也有区别 ,如在基本思想、 应用前提、 理论假设、 分析步骤和应用范围等方面均存在较大差异。在管理研究中 ,使用因子分析时 ,应将这两种因子分析方法结合起来使用。关键词 :因子分析 ;探索性因子分析 ;验证性因子分析中图分类号 : F22 文献标志码 :A收稿日期:2008 - 06 - 23作者简介:周晓宏(1970 - ) ,男 ,安徽桐城人 ,安徽工程科技学院副教授 ,博士 ,主要从事技术经济、 项目管理等研究;郭文静(1972 - ) ,女 ,安徽砀山人 ,安徽工程科技学院图书馆讲师。

注:本文为安徽工程科技学院研究重点项目 因子分析(Factor Analysis ,也称因素分析)是一类降维的相关分析技术 ,用来考察一组变量之间的协方差或相关系数结构 ,并用以解释这些变量与为数较少的因子(即不可观测的潜变量) 之间的关联[1]。作为多元统计分析的一个重要分支 ,自 20 世纪 50 年代以来 ,随着计算机技术的发展 ,因子分析在社会学、 管理学、 经济学等领域中得到广泛的应用[2]。目前因子分析包括探索性因子分析(Exploratory Factor Anal2ysis ,EFA)和验证性因子分析(Confirmatory FactoryAnalysis ,CFA ,也称为实证性因子分析、 证实性因子分析、 确定性因子分析) 。虽然探索性因子分析和验证性因子分析都是管理研究中一种非常重要的方法 ,但由于诸多学者对这两种因子分析的理解不尽相同 ,以致于在管理研究中这两种因子分析的正确使用尚未形成共识 ,甚至还将这两种因子分析混为一体 ,直接影响了科学研究的严谨性、 科学性[3]。实际上 ,这两者之间既有联系 ,也有区别 ,本文将从不同的方面对这二者进行比较分析。1 探索性因子分析和验证性因子分析相同之处 两种因子分析都是以普通因子分析模型作为理论基础 ,其主要目的都是浓缩数据 ,通过对诸多变量的相关性研究 ,可以用假想的少数几个变量(因子、 潜变量)来表示原来变量(观测变量)的主要信息。

图 1所示即为最简单、 也最为常见的因子模型 ,每个观测变量(指标) 只在一个因子 (潜变量) 上负荷不为零 ,x1 、 x2 、 x3 是潜变量ξ1 的指标 ,x4 、 x5 是潜变量ξ2 的指标。图 1 因子结构模型将图 1 所示的因子模型推广至一般意义上的因子模型后 ,各观测变量 xi 与 m 个公共因子ξ1 ,ξ2 , ⋯,ξm 之间的关系可以用数学模型表示如下:x1 =λ11ξ1 +λ12ξ2 + ⋯ +λ1mξ m +δ1⋯⋯⋯⋯⋯xk =λk1ξ1 +λk2ξ2 + ⋯ +λkmξm +δk其中: xi 为各观测变量;ξi 是公共因子;δi 是 x i的特殊因子 ,有时也称误差项 ,包括 xi 的唯一性因子和误差因子两部分;λij 是公共因子的负载;m 是公共因子ξ1 ,ξ2 , ⋯,ξm 的个数 ,k 是各观测变量 x1 , ⋯ , xk96