探索性因素分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）是一種統計方法，用於從多個觀測變數中提取公共因素，以簡化數據結構並揭示變數間的潛在結構。這種方法的特點如下：
目的：EFA的主要目的是從大量觀測變數中提取出少數幾個公共因素，這些因素可以反映原始變數的主要信息，並解釋它們之間的相互依存關係。
特點：
在進行EFA時，研究者通常沒有或很少有先驗的理論知識，即不知道會有多少個公共因素影響觀測變數。
EFA假設每個觀測變數都直接受到所有公共因素的影響，並且只受一個特殊因素的影響。這些特殊因素之間互不相關，且與所有公共因素也不相關。
EFA被視為一種「降維」技術，通過減少變數的數量，同時保留儘可能多的原始信息，從而建立起簡潔的概念系統。
套用：EFA廣泛套用於心理學、社會學、經濟學、醫學、地質學、氣象學和市場行銷等領域，用於研究變數間的內部依賴關係，探求觀測數據中的基本結構。
注意事項：在進行EFA時，需要注意樣本量、變數的類型（連續或順序變數）、變數間的相關性、數據是否接近常態分配以及樣本的代表性等因素。
通過上述分析，我們可以看到探索性因素分析是一種強大的數據分析工具，它能夠幫助研究者從複雜的數據中提取出有用的信息，從而更好地理解數據背後的基本結構。