<span style="em;">先说下大概情况：本人论文问卷量表事先设置了六个维度，每个维度有3-4个测量指标，300份问卷，通过固定6个因子个数，主成分分析，最大方差旋转法，系数大于0.5提取了六个成分，kmo0.9左右，累积解释方差率80%左右，但是出现了维度和指标严重不匹配的情况，于是删掉了一些指标（同时属于两个成分或者系数相对较小的），并通过调换删除顺序或者换掉个别删除的指标进行了多次尝试，结果可以分为两类（1）六个成分中总有一个成分只剩一个指标。问了指导老师说这种情况不太行，但是我再问为什么的时候老师就没再回我了（2）只剩下五个成分。这就等于我删掉了一个维度，老师说实在不行就这样吧，但是我觉得删掉一个维度不好解释，对我的论文会有很大影响，于是还是想尽量保留六个维度。</span><br>
<span style="em;">         所以我的问题是：（1）为什么只剩一个指标不行呢？是只是在相对完美的前提下不行还是就是这种情况是不符合科学情况还是什么的。想知道会出现情况的原因或者怎么可以解决（2）如果实在第一情况不行的话，删掉维度这种做法真的可行吗？（3）之前有看过一些视频课程说事先设置了维度的话要用验证性因子分析，有的说spss只能进行探索性，验证性要用Amos；有的又说我上述的操作就是spss里的验证性因子分析，想求证一下到底哪个说法是对的。</span><br>
<span style="em;">总得来说，就是想弄清楚因子分析出现上述问题的原因（是工具选择错误还是只是过程操作错误或者数据原因等等）和可能解决这些问题办法。</span><br>
<span style="em;"> 因子分析之后才能进行后续的回归分析之类的，真的急需解决这些问题，希望大家能帮我分析一下个或者给些建议！万分感谢！！！</span>