七 总结

因素分析可以说是当代社会科学领域最重要的多变数统计应用技术之一。虽然此一技术从1904年统计学家Spearman提出其基本概念至今已有百余年的历史，但直到今日，有关因素分析在方法学与原理上的议题仍不断被提出。对于因素分析的批评声从未间断，但是使用者仍是前仆后继，在某些期刊上，有接近三成的论文都与因素分析有关（Fabrigar, et al., 1999;Russell, 2002）。因素分析法也是普遍应用于心理与教育等社会科学领域（王嘉宁、翁俪祯，2002）。因此，若将因素分析视为一门独立的因素分析学，有其历史脉络与典范传统、独特的数学原理、广泛的应用价值以及众多待解的议题与未来发展的潜力，实不为过。

因素分析之所以在当今学术领域占有重要的地位，一方面是拜电脑科技的发展所赐，使得繁复的计算估计程序可以快速演算进行，便捷的套装软件使操作更为简便。另一方面，更重要的是，因素分析技术能满足研究者对于抽象构念探究的需求。如果不是为了探索智力、创造力、自尊等这类的心理构念，因素分析的发展不会有今日的光景；换言之，因素分析的独特价值，是因为抽象构念的测量问题而存在。

在研究实务上，因素分析被界定为一种“将变项的复杂性加以简化的最有效的工具”（Kerlinger, 1979: 180）; Nunnally（1978）从心理计量学的角度出发，直言因素分析是心理构念测量的核心技术。虽然因素分析的基本原理系将一组变项利用线性整合程序来简化成几组最具代表性的数据，但是在重视抽象构念的心理与教育领域，资料简化只是因素分析最次要的功能，因素分析的首要功能是效度的评估，甚至可以利用因素分析来发展有关于心理构念的理论架构（Thompson, 2004）。Guilford在一甲子之前，就已经认为因素分析能够帮助研究者提出因素效度证据，将是心理构念研究的重要方法学突破。他笃定地说，构念是否存在，一切都看因素（Guilford, 1946: 428）。

以更明确的语言来说，如果不是为了探索智力、创造力、自尊等这类的心理构念，因素分析的发展不会有今日的光景；反过来说，因素分析的独特价值，是因为抽象构念的测量问题而存在，也因此，因素分析到了1970年代，随着电脑的普及，逐渐分流为探索性与验证性因素分析两大系统，从两种不同的方法学架构来进行抽象构念的定义与测量，进而促成了结构方程模式的兴起。但是究其根本，都回到了Spearman当初所关心的问题：为什么智力测验的测量分数之间会有高相关？是不是有一个智力的心理构念在背后？在心理计量方法与资讯科技的联手合作下，因素分析是研究者手中强而有力的工具，如果能够善用，将有助于这些问题的厘清。

参考方块 1-3：潜在变项分析分类学

因素分析可以用来估计因素分数，先不论因素分数怎么计算得到，读者应该不会怀疑因素分数应该是一个连续变项，从高分（强）到低分（弱），可以在一个连续轴线上划分无限个数值来表现强度。但是潜在变项难道不可能是类别变项吗？当然有可能，例如你是哪一种消费者，冲动型？深思型？无动于衷型？目标导向型？如果分析人们的购物行为，理论上会可以得到类别性的潜在变项。在实务上，对不同类型的人拟定不同的营销策略，在营销研究上称为市场区隔，可惜的是，一般的因素分析无法进行这种研究。

让我们举一反三，如果潜在变项可以区分为类别与连续，那么测量变项也可以分成类别与连续形态的变项，那么，潜在变项的分析就可能有四种策略（如表1-8）（Heinen, 1996）。读者在学习因素分析之余，也可以针对其他三种策略加以研究，会有更完整的学习。项目反应理论的中文书可以参阅余民宁（2009）出版的著作；类别潜在分析则可参阅邱皓政（2008）的专书。

表1-8 四种不同的潜在变项分析技术