心理动力学疗法
理解心理学中的因素分析
像许多学习心理学的人一样，因素分析有着悠久的历史。
因素分析的主要目标是将一个庞大的数据集简化为一组工作连接或因素。
它最初由英国心理学家查尔斯·斯皮尔曼在20世纪初提出，并且不仅在心理学中使用，在其他经常依赖统计分析的领域也得到了应用，
但是它是什么？有哪些现实世界的例子？有哪些不同的类型？在这篇文章中，我们将回答所有这些问题。
因素分析是什么以及它的作用是什么？
因素分析的主要目标是将一个庞大的数据集简化为一组工作连接或因素。在加利福尼亚大学欧文分校工作的心理学博士杰西·博雷利（Jessie Borelli）在其关于依恋的研究中使用了因素分析。
她正在研究人们如何感知关系以及他们如何相互联系。她举了一个假设的例子：提供一份包含100项的问卷，并使用因素分析来更深入地研究数据。
“所以，与其单独查看每个项目，不如说‘有没有可能这些项目以某种方式聚在一起或相互关联，从而我可以……创建比单个项更大的分析单位。’”
因素分析的目标是识别已假定存在连接的数据区域中的模式。
因素分析的一个实际示例
因素分析的一个常见示例是在处理难以量化的概念时，如社会经济地位，并使用它来组合高度相关的变量，例如收入水平和职业类型。
因素分析不仅用于心理学，还用于社会学、商业和机器学习等技术领域的各个领域。
因素分析的类型
最常提到的因素分析有两种：探索性因素分析和验证性因素分析。
因素分析的类型
以下是两种因素分析：
- 探索性因素分析：这种分析的目标是找到一组数据点中的通用模式。
- 验证性因素分析：这种分析的目标是测试某些变量之间假设的关系。
探索性分析
在探索性分析中，作为研究人员，你更加开放思维，因为你使用这种分析来为你尚未发现的数据集提供一些清晰度。博雷利在其自己的研究中使用了这种方法。
验证性因素分析
另一方面，如果你使用的是验证性因素分析，你则使用你已经识别出的假设或理论发现来驱动你的统计模型。
与在探索性因素分析中相比，其中因素和变量之间的关系更为开放，在验证性因素分析中，你需要选择你正在测试的变量。用博雷利的话来说：
“当你进行验证性因素分析时，你基本上告诉你的分析程序你认为数据应该是什么样子，比如‘我认为它应该有两个因素，并且这是我认为它应该的样子。’”
因素分析的优势和劣势
让我们来看看因素分析的优势和劣势。
优势
因素分析的一个主要优势是允许研究人员通过将它们合并到一个单一因素中来减少变量的数量。
可以分析更少的数据点
当你回答研究问题时，处理三个变量而不是三十个变量要容易得多。
劣势
劣势包括因素分析依赖于数据的质量，也可能允许对数据的不同解释。
例如，在一项研究中，博雷利发现，在部署因素分析后，她的结果仍然与数百项其他研究中发现的结果不相吻合。
由于样本的新颖性和文化多样性，她使用了探索性因素分析，这让她留下了更多的疑问而非答案。
因素分析在心理学中的应用
因素分析在心理学中的目标通常是建立连接，使研究人员能够以其他方式难以或不可能观察到的方式开发具有共同因素的模型。
因此，例如，智力是一个难以直接观察的概念。然而，它可以从我们可以在特定测试上直接测量的特定因素中推断出来。
因素分析经常被用来帮助我们更好地理解人格结构。
这归因于研究人员在理解人格概念时必须考虑的众多因素。这个领域的人格研究当然不是新事物，早在1942年就可以找到相关研究，证明其在人格研究中的强大作用。