探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）是一種統計學方法，主要用於找出多個變數之間的潛在結構，並對其進行降維。
在探索性因子分析中，原始的多個變數被綜合成少數幾個核心因子，這些因子能夠代表原始變數的主要信息，便於進一步的數據分析和解釋。探索性因子分析不依賴於先驗的理論或假設，而是直接從觀測數據中提取公共因子，通過分析這些因子與原始變數之間的關係來揭示變數的內在結構。這種方法常用於心理學、教育學、社會學等領域的研究中，尤其是在構建量表或問卷時，可以幫助研究者理解變數的維度和它們之間的關係。