一阶因子是最原始题目通过因素分析降维得到的更少数变量，二阶因子是在一阶因子的基础上再进行降维、简化。所以维度越高，意味着模型越简化。当然，一般不会越高越好，因为：比如四阶模型意味着三阶因子的相关要达到一定程度，那原始题目的相关也就更高了，所以一般不太好实现。至于为什么一阶、为什么二阶，要看二阶后模型的拟合程度比一阶差了多少，有一个叫做“决定系数”：一阶模型的卡方/二阶模型的卡方，这个值越接近1，说明两个模型差不多；还要结合理论能解释通过。建议你多看看结构方程模型中的CFA（验证性因子分析）相关知识。