初步的设想是这样的：
想研究那些因素对变量Y有显著的影响，但是这些因素A、B、C无法被直接测度，只能测度到一些相关的指标，如a1.a2.a3,b1.b2.b3,c1.c2.c3等。我想问的是，能不能对a1.a2.a3进行因子分析，得出因子分值。同样可以得出b和c的因子分值。然后用这三个因子分值和Y建立回归方程，进行回归检验。请问能这么做吗？
希望知道的指点一下，谢谢了啊！！
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当然可以啦，其实因子和主成分都可以得出原始变量如a1、a2、a3的线性组合，然后利用得到的这些因子来代替原来的变量，对解释变量Y做回归分析，这样很少的因子就可以代替原来很多的解释变量，这样减少了多重共线性，这也是主成分的基本思想嘛！
我SPSS也是刚入门，谈一点我的看法。
Yes, you can. If you estimate the whole equations "simultaneously," then you are using
Structural Equation Modeling technique. The differences are only "exploratory" and "confirmatory."
One point you have to notice is that when combining these indicators, choose an adquate
algorithm, i.e., prinicipal component or factor analysis. They have different meanings.
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