在心理學的科學化進程中，計量心理學（Psychometrics）扮演了基礎而關鍵的角色。它不僅是心理測驗的設計藍圖，更是將抽象的人類心智轉化為可量化、可分析數據的科學根基。心理學之所以能立足於實證科學之林，高度仰賴計量工具的精準性與其背後穩固的理論支持。在眾多計量方法中，因素分析（Factor Analysis）的誕生與演進對於心理學的科學化過程佔有重要的地位。
一、計量心理學的雙軌起源
計量心理學的根基可追溯至 19 世紀末對個體差異的研究。Francis Galton 對於感官能力與遺傳特質的系統性測量，為量化人類特質拉開了序幕。進入 20 世紀初，計量心理學沿著兩條並行但互補的路線迅速發展：
- 實務/實徵應用取向：以 Alfred Binet 為代表。他在 1905 年與 Théodore Simon 合作發表了第一個標準化智力測驗，其目的是解決教育現場的實際問題——鑑別需要特殊教育的學童。Binet 的工作確立了心理測驗在現實世界中的應用價值。
- 理論建構取向：以 Charles Spearman 為代表。幾乎在同一時期，Spearman（1904）在研究不同學業成績的相關性時，發現各項心智測驗的表現似乎都受到一個共同能力的影響。他提出了著名的「一般智慧」（general intelligence, ’g’ factor）理論，並開發出統計方法來驗證這個單一潛在因素的存在。這不僅是智力理論的重大突破，其背後的數學模型也成為因素分析的濫觴。
這兩條路徑共同塑造了計量心理學的核心任務：發展兼具信度（Reliability）與效度（Validity）的測量工具，使其既能解決實際問題，又能反映穩固的心理學理論。
二、因素分析的誕生與精煉：從 Spearman 到 Thurstone
因素分析是一種旨在從一系列觀測變項中，提煉出潛在的、無法直接觀察的共同因素的統計方法。
其歷史起點是 Spearman 的單一因素模型。然而，這個模型很快就面臨挑戰，因為許多學者認為，複雜的人類心智並非僅由一個「g 因素」就能完整解釋。心理學家 Louis L. Thurstone 在 1930 年代對此提出了關鍵性的挑戰與創新。他不僅主張智力是由多個相對獨立的「基本心智能力」（Primary Mental Abilities）所構成（如語文理解、空間能力、知覺速度等），更重要的是，他在方法學上取得了決定性突破。
Thurstone 發展了多因素分析（Multiple Factor Analysis），其核心創新在於引入了因子旋轉（Factor Rotation）技術。透過旋轉，研究者可以將初始提取的、難以解釋的因子，轉換到一個更符合簡單結構（Simple Structure）原則的狀態——即每個測量題目只在一個潛在因素上有高負荷，而在其他因素上負荷趨近於零。這項技術使得潛在因素的心理學意義變得清晰可辨，極大地推動了因素分析在人格、態度等多向度心理構念研究中的應用。
三、從探索到驗證：因素分析的演進
因素分析的發展並非一蹴可幾，而是經歷了從探索到驗證的演進，形成了兩種主要形式：
- 探索性因素分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）
EFA 是因素分析的早期與經典形式，適用於研究者對資料背後的潛在結構尚無明確理論假設的階段。其目標是從資料出發，「探索」出最能解釋變項間共變異的因子數量與結構。例如，在開發一份新的人格問卷時，EFA 能幫助研究者辨識出哪些題項應歸為一類，從而初步形成測驗的向度。 - 驗證性因素分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）
CFA 是計量心理學在 20 世紀下半葉的重大進展。它的成熟主要歸功於 Karl Jöreskog 在 1960 年代末的研究成果以及電腦運算能力的普及。與 EFA 的探索性質不同，CFA 是一種假設檢定的工具。研究者必須基於既有理論（如「大五人格」模型），預先設定好一個假設的因子結構，然後利用 CFA 檢驗觀測資料是否能良好地「適配」（fit）這個理論模型。CFA 透過一系列的適配度指標（Fit Indices），如 RMSEA、CFI、TLI 等，為測驗的建構效度（Construct Validity）提供了強有力的量化證據。
EFA 的探索與 CFA 的驗證，共同構成了一套嚴謹的科學循環，為心理學理論的建立、修正與反駁提供了客觀依據。
四、現代發展：融入結構方程模型的廣闊框架
進入 21 世紀，因素分析的角色變得更加核心與整合。CFA 本身即是結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）框架下的一個重要部分，即測量模型（Measurement Model）。SEM 則是一個更為宏大的統計框架，它將 CFA 所建立的潛在變項（測量模型），與類似迴歸分析的路徑關係（結構模型）結合起來。
這使得研究者能夠在一個整合的模型中，同時處理測量誤差、建立潛在構念，並檢驗這些構念之間的複雜因果關係。例如，研究者可以利用 SEM，先透過 CFA 確認「工作壓力」、「家庭支持」與「職業倦怠」三個潛在變項的測量品質，然後在同一個模型中檢驗「家庭支持」是否能緩解「工作壓力」對「職業倦怠」的影響。這種整合性的分析，極大地提升了心理學研究的理論深度與精確性。
此外，透過多群組CFA（Multi-group CFA），研究者還能檢驗測驗在不同文化、性別或年齡群體中是否具有測量恆等性（Measurement Invariance），這是進行跨群體比較研究時，確保結論有效性的統計前提。
五、結語：計量心理學的恆久使命
因素分析的百年發展史，是心理學從哲學思辨走向嚴謹科學的縮影。它從 Spearman 對單一智慧結構的探索出發，經由 Thurstone 的多維轉向與技術革新，最終在 SEM 的框架下，發展成為兼具探索與驗證功能的精密工具。
計量心理學不僅是設計問卷或測驗，更是要確保這些工具能夠精準地測量我們意圖探討的心理構念，並使其背後的理論基礎能夠接受最嚴格的實證檢驗。未來，隨著大數據、機器學習與計算科學的持續進步，計量心理學必將朝向更複雜的模型建構、更精準的個人化測量，以及更穩健的跨文化應用邁進。
而在這一切追求精準與整合的核心，因素分析及其衍生方法，仍將是我們洞察人類心智結構、驗證心理學理論不可或缺的基石。
參考文獻 (References)
- Binet, A., & Simon, T. (1905). Méthodes nouvelles pour le diagnostic du niveau intellectuel des anormaux. L’Année Psychologique, 11, 191-244.
- Jöreskog, K. G. (1969). A general approach to confirmatory maximum likelihood factor analysis. Psychometrika, 34(2), 183-202.
- Spearman, C. (1904). "General Intelligence," Objectively Determined and Measured. The American Journal of Psychology, 15(2), 201-292.
- Thurstone, L. L. (1935). The Vectors of Mind: Multiple-factor analysis for the isolation of primary traits. University of Chicago Press.
- Thurstone, L. L. (1947). Multiple-Factor Analysis: A Development and Expansion of The Vectors of Mind. University of Chicago Press.
- Brown, T. A. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research (2nd ed.). The Guilford Press.