探索性因子分析（ExploratoryFactorAnalysis,EFA）在量表开发中扮演着至关重要的角色，尤其是在确定量表的结构效度和维度划分时。以下是一个具体的应用案例，展示了如何利用SPSSAU(在线SPSS)进行探索性因子分析，并逐步优化量表结构。
案例背景
假设我们正在开发一个关于“在线学习平台用户满意度”的量表，初步设计了15个题项，涵盖了6个潜在影响因素：课程内容、平台易用性、互动性、技术支持、价格合理性和推荐意愿。我们的目标是通过探索性因子分析，验证这些题项是否能够合理地划分为6个维度，并确保每个题项与对应维度的关系符合专业预期。
分析步骤
1.数据准备
首先，将收集到的问卷数据导入SPSSAU(网页SPSS)平台。确保数据格式正确，且每个题项的数据类型为定量数据。
2.第一次探索性因子分析
操作步骤：在SPSSAU中选择“探索性因子分析”功能，将15个题项全部选入分析变量中，不设置因子数量，系统默认根据特征根值大于1的标准自动确定因子数量。
结果解读：第一次分析结果显示，系统探索出3个因子，这与我们最初假定的6个影响因素不符。因此，需要进一步调整。
3.第二次探索性因子分析
操作步骤：在第二次分析中，手动将因子数量设置为6个，重新进行分析。
结果解读：结果显示，所有题项的因子载荷系数绝对值均大于0.4，但发现Q6题项（“我觉得该网站上的一些课程信息或视频内容非常吸引人，我愿意分享给其他人”）与因子对应关系不符合专业预期（“张冠李戴”现象，与Q11~Q13归属于同一因子）。结合前期内容效度分析，决定删除Q6题项。
4.第三次探索性因子分析
操作步骤：删除Q6题项后，再次进行探索性因子分析，仍将因子数量设置为6个。
结果解读：最终结果显示，探索出6个因子，且每个因子都可以进行专业命名。各题项的因子载荷系数绝对值均大于0.4，题项与因子的对应关系符合专业知识和研究预设情况。
结果与结论
通过三次探索性因子分析，我们成功地将15个题项划分为6个维度，且每个题项与对应维度的关系合理。KMO值为0.818，大于0.7，且Bartlett球形检验显著（p0.001），说明数据适合进行因子分析。累积方差解释率为65.682%，表明6个因子能够较好地解释量表的大部分信息。
应用建议
量表优化：在量表开发过程中，探索性因子分析是验证量表结构效度的有效工具。通过多次迭代分析，可以逐步优化量表结构，确保题项与维度的对应关系合理。
进一步分析：在完成探索性因子分析后，建议使用验证性因子分析（CFA）进一步验证量表的结构效度，尤其是在进行潜变量结构方程模型分析时。
通过SPSSAU(在线SPSS)平台，用户可以轻松完成探索性因子分析，并根据分析结果优化量表结构，确保研究数据的有效性和可靠性。