当因子分析结果不能支持量表结构假设时应该怎么办？

我是学心理的，毕业论文的主要内容是是编制一份量表。我假设存在5个维度，对应有5个分量表。但预试之后用探索性因子分析做了一下，发现特征值大于1的有10个主成份，其中1个能解释绝大部分的变异，其余9个基本可以忽略。
        现在想请问各位高手，遇到这种情况应该怎么做技术上的处理呢？现在重新编题已经来不及了。能不能不报告结构效度，只报告内容效度呢？

嗯。我自己已经知道应对的办法了。

期待楼主详细解释 。

可以多旋转几次

注意旋转后的因子负荷量，还有可以限定因子进行抽取，比如限定为5个因子，调整题项，再多试几次吧。

修改下数据。。。

5# 疏林萧萧

这种情况即使限定因子个数，得到的结果效果也不会好吧~~~想请问一下您的调整一下题项的意思是什么呢？如何调整？我也曾经遇到结构效度不好的问题~~

一般应该重新修改问卷！

樓主的問題中, 十個因子中的第一個因子可解釋較大的變異量, 己有common method bias的疑慮, 請注意一下