统计学问题，只有一个题目的维度（或者说因子）存不存在的？_百度知道是用问卷所有题目还是各个维度单独做因子分析？
&因子分析是变量数据降维的常用方法之一，目的是将零散的指标变量划分为若干维度或因子，因子内部指标具有相似含义，而因子之间则具有一定的区分度。这在心理学、教育学、管理学中经常用于自编问卷的维度划分。
&那么，在具体做探索性因子分析时，是问卷所有题目还是根据理论设定的部分题目进行因子分析呢？一些研究者事先根据特定理论将问卷划分为若干维度，然后分别按维度单独进行因子分析，从KMO值、巴特莱特球形检验显著确认因子分析的适宜性，以及根据特征根大于1抽取一个公因子，认定因子有效。
&这样的方法对不对呢？但从某个维度的因子分析上来说没有问题，然而这样做的主要问题之一就是各自独立的维度合并成总问卷之后进行因子分析，其结果很可能不能形成原有的独立维度。例如五个独立的因子共30个题目，对这30个题目进行探索性因子分析，很可能不能形成和原先五个因子题目结构一样的因子构成。最简单的例子如一般自我效能感，该量表总共10个题目，很多研究证实这个量表在多个国家都是单维性。那么，如果把这个量表认为划分为三个维度，分别包含前三个、中间三个和后三个题目，然后再分别按维度进行因子分析，其结果应该都是有效的，都可以形成三个独立的因子。但显然，按维度来做和按总量表来做不一致。
&以上独立维度分析与总问卷因子分析结果的不一致，在进行多变量统计，例如后续的多元回归分析、结构方程模型等，就容易存在共线性问题或者模型拟合不佳问题，原因之一就是各维度的区分度以及总问卷的因子结构不够明晰。
总结：如果问卷测量的某个构念或特质，即便该构念理论上可以划分为N个维度，因子分析也不应该按维度进行，而应该按总问卷进行；而如果是不同的问卷，那么就可以单独按问卷构念来分别因子分析。此外，如果为了避免因子分析结果造成与理论假设的因子结构不符，可以不做探索性因子分析，而直接做验证性因子分析，只要验证性因子分析模型拟合，就可以认为理论假设的因子结构是可以接受的。
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