步骤：

（1）KMO和巴特利球形检验

（2）做探索性因子分析（EFA）。注意有的时候也做探索性因子分析+验证性因子分析（EFA+CFA）这样更好，一般本科可以不用。

（1）因子分析包含什么？

探索性因子分析+验证性因子分析（EFA+CFA）

注意：如果纬度已知采用验证性因子分析 CFA，【纬度已经知道，但数据情况不知道，那就需要去验证一下量表情况，这个时候就需要验证性因子分析。】

纬度未知——探索性因子分析  EFA【当纬度未知，需要我们去分析哪些题是一个纬度时，就需探索性因子分析】

如果可以事前解决回答分为多少因子？题项对应哪个因子？是否有理论预期？，则可用验证性因子分析；但是如果没有坚实的理论基础支撑，一般先用EFA再在此基础上用CFA。（探索性因素分析用spss软件做，验证性因素分析用amos软件。）

（2）做因子分析前提条件？

（a）KMO：用于检查变量间的偏相关性，取值在0-1之间。KMO值越接近于1，因子分析效果就好。一般KMO值0.9以上极适合做因子分析，0.8以上适合做因子分析，0.7以上尚可，0.6以上勉强度可以，0.5以上不适合，0.5以下非常不适合。实际运用中，在0.7以上，效果比较好；在0.5以下时，不适合应用因子分析。

（b）Bartlett球形检验： P0.05时，服从球形检验，各变量相互独立，不能做因子分析。

分析----降维----因子----将左边所有变量选到右边变量框中----描述---选择初始解和KMO

点击继续-----提取-----在提取里选择主成份和碎石图---继续----旋转----选择最大方差法。

如下图：

结果展示（解读）：

（可结合碎石图辅助判断因子提取个数。当折线由陡峭突然变得平稳时，陡峭到平稳对应的因子个数即为参考提取因子个数。）

总解释能力>50%可以说明筛选出来的因子有良好的代表性，当然实际操作中一般>80%的问卷因子解释能力比较好（这两个因子可以解释58.456%，完球了…………只能重做问卷了）

这个就是因子分析中最重要的一个表了，这个是聚合情况好坏的一个凭证，一般要求高于0.5，0.4以下需要舍弃。

探索性因子分析可以实现：

用少量因子反映大量问卷题目的信息，从而实现降低维度，便于分析的目的，并对因子命名用于后续分析。