理论解释是三维模型，我就分成3个因子，跑出来数据不是很好。

一、主要的问题

将问卷整体进行因素分析的时候，还是采用的常规主成分分析的最大变异分析法，遇到一个最棘手的问题，很多题项都能归属于一个明确的主因素。可是在另一个因素负荷量上却超过了0.40或0.45，不得不剔除一些题项，一个个剔除，结果要剔除很多题项。33

道题可能只剩10来题了，感觉很可惜。

二、尝试的解决方案

我试验过这样一些方法：

1、因子之间相关度不高，不适合斜交转轴法；

2、四次方最大值法；

3、相等最大值法；

4、分层面个别进行因素分析，再合并，分层面的个别因素分析数据都很好，合并到一起就不太好了；

好像都没什么用，退而求其次的一些方法。

后来改成了转轴分析法，可是一个个剔除后，还是一个题目在两个因素负荷都超过了0.45，有一个是0.46，这样勉强可以吗？？？会不会遭到专家质疑？

三、可能可以的办法

我又看了几本书，感觉可能可以避免剔除这么多题项，可鞥有两个办法：

1、分层面进行个别因素分析，就结束了，不合并做总体的，但可能会遭到质疑；

2、层面题项加总分析法，只做奇数和偶数层面的题项加总，进行因子分析；

3、要么降成2个因子，就是感觉理论不好解释，也太可惜了。

是不是因为我的样本太少，280个，还是别的原因，请求大神们解释帮助！