1、揭示變量之間的關聯性和潛在結構:探索性因子分析可以幫助了解多個變量之間的關聯性和潛在結構,通過分析數據,可以確定是否存在某些變量之間的模式或相似性,進而揭示出潛在因子或維度。
2、變量維度的減少和簡化:探索性因子分析可以幫助我們縮減數據集的維度,從而簡化數據分析的過程,將多個相關變量聚合到幾個因子中,可以減少分析所需的變量數量,降低分析復雜度,並且可以更好地理解和解釋數據。
1、揭示變量之間的關聯性和潛在結構:探索性因子分析可以幫助了解多個變量之間的關聯性和潛在結構,通過分析數據,可以確定是否存在某些變量之間的模式或相似性,進而揭示出潛在因子或維度。
2、變量維度的減少和簡化:探索性因子分析可以幫助我們縮減數據集的維度,從而簡化數據分析的過程,將多個相關變量聚合到幾個因子中,可以減少分析所需的變量數量,降低分析復雜度,並且可以更好地理解和解釋數據。