同样想问这个问题！楼主解决了吗？

后来又增加了样本数量，跑出来了。可能就是样本量太小，导致探索性因子分析结果不好。

当SPSS的因子分析结果与预设的维度分类不一致时，这通常意味着原始假设中的结构可能需要调整或重新考虑。以下是一些步骤和建议来解决这个问题：

1. **检查题项内容**：再次审查问卷设计，确保每个题目的表述是否真正反映了预期的维度。有时候，问题的措辞可能会导致被误解或混淆。

2. **评估量表质量**：使用信度分析（如Cronbach's Alpha）检查各维度内部的一致性。如果某个维度内的题目之间相关性较低，可能需要重新考虑这些题目的分类。

3. **探索性因子分析（EFA）**：执行更详细的EFA来识别潜在的因子结构。可以尝试旋转方法（如正交旋转法或斜交旋转法），以获得更清晰的因子模式。

4. **确认性因子分析（CFA）**：如果理论假设较为明确，可以通过CFA验证预设模型的有效性。这可以帮助你确定模型是否符合数据，如果不符，可以调整模型结构。

5. **专家咨询**：与领域内的专家讨论结果，获取他们对题项分类的见解和建议。

6. **修改量表设计**：根据分析结果和反馈，可能需要重新设计或微调你的问卷。这可能涉及删除、合并或添加新的题目来更好地捕捉预期维度。

7. **后续验证**：在做出修改后，进行预测试或收集新数据再次执行因子分析以确认最终的量表结构。

记住，数据是指导你决策的重要工具，但理解数据背后的原因同样重要。有时候，不一致的结果可能揭示了先前未意识到的概念复杂性或测量问题。

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