什么 是探索性因子分析 什么是探索性因子分析？ 探索性因子分析法（Exploratory Factor Analysis， EFA） 是一项用来找出多元观测变量的本质结构、 并进行处理降维的技术。 因而， EFA 能够将将具有错综复杂关系的变量综合为少数几个核心因子。 案例： 您设定了一张查询表关于用户满意对民航产业(联合航空公司， 三角洲， 汉莎航空公司) 。 您辨认 30 个项目描述和评估买的票的用户满意(即“空服员的休息室的检查便利” ， “便利” ， “环境” ， “友善” ， “履行的特别欲望” ， “质量位子的食物在上” ， “舒适” ， “到来的特价优待例如飞行中电影” ， “准确性” )。 通过利用EFA 您在您分析的过程之内可以使套 30 个项目降低到强调您的套项目的两三个中央因素。例如， 你可以将购票的方便程度、 登机检查的方便程度、 候机室休憩环境、 机上食品质量、 座椅舒适程度、 电影提供等特别服务视作潜在维度， 它们是航空公司经营航空业务、提供航空服务最为重要的考量因素。 此外， 空服人员友好程度、 特殊要求满足程度以及飞行的精确度， 更似乎位于同一个流程维度。

这就是说， EFA 法就是要精确找出这些变量之间的本质结构——在上述例子中， 就是要找出“潜在因子” 和“流程因子” 。 在此分析基础之上， 管理人员就能够有针对性地开展市场活动， 通过关注“潜在因子” 或是“流程因子” ， 来提高旅客满意度。 探索性因子分析法的起源、 历史 因子分析法是两种分析形式的统一体， 即验证性分析和纯粹的探索性分析。 英国的心理学家 Charles Spearman 在 1904 年的时候， 提出单一化的智能因子（A Single Intellectual Factor） 。 随着试验的深入， 大量个体样本被分析研究， Spearman 的单一智能因子理论被证明是不充分的。 同时， 人们认识到有必要考虑多元因子。 20 世纪 30 年代， 瑞典心理学家 Thurstone 打破了 流行的单因理论假设， 大胆提出了多元因子分析（Multiple Factor Analysis） 理论。 Thurstone 在他的《心智向量》 （Vectors of Mind， 1935） 一书中， 阐述了多元因子分析理论的数学和逻辑基础。 探索性因子分析法的计算、 公式 在运用 EFA 法的时候， 可以借助统计软件（如 SPSS 或 SAS） 来进行数据分析。 探索性因子分析法的运用、 应用 顾客满意度调查。 服务质量调查。 个性测试。 形象调查。 市场划分识别。