R语言探索性因子分析（Exploratory factor analysis）
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R语言探索性因子分析（Exploratory factor analysis）
因子分析的方法一般有两种：一是探索性因子分析（EFA）；二是验证性因子分析（CFA）。探索性因子分析有助于建立新的假设、发展新的理论；验证性因子分析适用于理论架构已经较为清晰和完善的时候。
什么是探索性因子分析法？
探索性因子分析法（ExploratoryFactorAnalysis，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。
探索性因子分析法的起源
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CharlesSpearman在1904年的时候，提出单一化的智能因子（ASingleIntellectualFactor）。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（MultipleFactorAnalysis）理论。Thurstone在他的《心智向量》（VectorsofMind，1935）一书中，阐述了多元
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