因素分析透過題目之間的共變關係，檢查是否存在較少數的潛在維度來解釋觀察資料。探索性因素分析（EFA）適合在結構尚不清楚時探索可能維度；確認性因素分析（CFA）則用來檢驗事先提出的理論結構。
因素分析結果不會自行命名心理構念。研究者仍要回到題目內容、理論與目標族群，判斷因素是否有意義。把統計因素直接當成自然存在的心理模組，會超出分析所能支持的範圍。
量表開發是一個反覆修正的研究流程說明因素分析位於何種開發階段；內部一致性不能取代量表的結構效度則指出結構證據不能被 alpha 取代。
思與行
- 不要只依特徵值或單一指標決定因素數量；綜合平行分析、碎石圖、理論與可重現性。
- 儘可能使用獨立樣本或分樣本策略，避免在同一批資料中探索又宣稱完全確認。
參考
- 方法指引：量表開發指引要求從構念界定走向獨立驗證。
- 相關概念：效度是對分數解釋與使用提出的整體論證。
- 本文亦連結 量表建構概念地圖 與全書導讀 psychometrics。
- 雙向脈絡：建立一份心理測量方法的可重現分析範本。
- 概念地圖：心理測量概念地圖。