這篇是承前一篇因素分析 (factor analysis) ，有不懂的先閱讀。。
簡單地說，因素分析是將許多變量簡化成較少的概念 (construct)，而在因素分析裡，常用的兩種方法是：探索性因素分析 (exploratory factor analysis, 簡稱EFA) 與驗證性因素分析 (confirmatory factor analysis，簡稱CFA)。
探索性因素分析 (EFA)
除了上述的重點以外，探索性因素分析還有一個很重要的假設是：這些 items (也就是x1-x3，亦有人稱為indicators) 是可以跟任何因素 (factors，也就是???) 相關的。另外一點很重要的是：探索性因素分析通常沒有理論根據，所以也不知道factor與indicator之間的關係或factor的數目。
驗證性因素分析 (CFA)
與探索性因素分析不同，驗證性因素分析 (CFA) 通常是有理論或前人的研究成果為依據，所以驗證性因素分析已經事先假設了： 1) factor 的數量；2) factor 與 indicator 之間的關係；3) factor 的 factor loading。所以驗證性因素分析就是依據你所收集到的資料 (通常是使用已經測試過的instrument)，「驗證」你所收集到的資料是不是與之前研究一樣有相同的 factor。
下一篇來說 pricipal factor analysis 和 pricipal component analysis。
標籤： 統計分析