如何通过探索性因子分析确定量表题的维度划分

探索性因子分析（EFA）是一种常用的统计方法，用于确定量表题的维度划分。以下是使用SPSSAU(在线SPSS)进行探索性因子分析（EFA）的详细步骤：

1. 数据准备

首先，确保你的数据已经准备好，并且所有量表题项都是连续型数据。如果数据中有缺失值，需要先进行处理。

2. 进入SPSSAU平台

登录SPSSAU(网页SPSS)平台，【进阶方法】模块选择“探索性因子”功能。

3. 拖拽题项

将待分析的量表题项拖拽至【分析项(定量)】框内。

4. 设置维度个数

在【分析项(定量)】框上方维度个数设置下拉框内设定要提取公因子的个数。一般建议根据理论预设的维度个数来提取公因子。例如，如果理论上设计有6个自变量，那么此处针对自变量的15个题项就优先提取6个公因子来看结构效度。

5. 开始分析

单击【开始分析】按钮，SPSSAU会自动执行Varimax最大方差法因子旋转，并输出因子旋转后的特征值以及载荷系数结果。

6. 结果解读

分析完成后，SPSSAU会输出以下结果： 

- 共同度：一般认为共同度低于0.4说明对应的题项与因子的同质性较差，如果低于0.2则可考虑直接删除。 

- 载荷系数：载荷反映的是因子与题项的相关关系，载荷值越大说明题项与因子关联程度越高。一般认为载荷低于0.4（有时也可以按0.5标准）则说明题项与因子没有对应归属关系。

7. 模型修正

根据分析结果，可能需要多次调整模型，删除或修改不符合预期的题项，甚至对个别维度的定义进行修订，直到获得满意的结构效度。

8. 最终报告

将最终处理好的结果作为最终结果，并且进行描述。由于中间过程可能会非常多，因而不需要具体报告中间过程表格。

通过以上步骤，可以使用SPSSAU(在线SPSS)进行探索性因子分析（EFA），从而确定量表题的维度划分。