探索型因素分析

探索型因素分析（英文：exploratory factor analysis，EFA）係因素分析嘅一種，指研究者冇作出任何事先假設嘅因素分析，研究者會由手上嘅數據嗰度估計因素嘅數量同每個變數條式。相對於確定型因素分析。

喺數據科學上，探索性質嘅因素分析可以好有用^{[1]:p 2}：呢種分析能夠減少要考慮嘅變數嘅數量—用 ${\displaystyle T}$ 嘅 1 個數值總結晒嗰一大拃分數，達致用數量更少嘅概念解釋現象；探索型嘅因素分析又可以用嚟探討變數之間有咩關係，以及係好似 IQ 噉嘅理論概念嘅「內部結構」（例如係會唔會某啲變數零舍反映得到 IQ 呢？）。除此之外，呢種分析仲可以用嚟處理做統計分析不時會遇到嘅多重共線性問題。