首先，EFA是壹種探索性的數據降維方法，用於發現潛在的變量結構並生成初步的模型。它通過解釋變量之間的相關性，來推斷潛在的因子或維度。EFA不需要預先確定因子的個數或變量與因子之間的關系，因此可以根據數據的特點自由地生成因子模型。
相比之下，CFA是壹種驗證性的數據分析方法，用於測試和驗證提前設定的因子結構模型的擬合度。在CFA中，研究者需要預先設定因子數目和相關變量之間的關系，並使用統計指標來驗證模型的擬合度。CFA可以用來驗證某個理論模型是否與實際數據相符，並進行模型的修正和改進。
由於EFA和CFA的不同目標和處理方式，如果直接使用同壹個樣本進行分析，可能會導致結果的失真和不可靠性。EFA生成的因子結構可能與理論模型不完全壹致，而CFA需要壹個合理的理論模型來驗證。另外，EFA可以自由產生因子個數和因子負荷量，而CFA需要提前設定因子數目和因子間的關系。
因此，為了保證分析的準確性和可靠性，我們通常建議在進行EFA和CFA時使用不同的樣本，以便分別驗證因子結構和模型擬合度。這樣可以更好地確保結果的可信性，避免潛在的偏差。