探索性因子分析（EFA）主要用於找出多元觀測變數間的本質結構，並通過降維技術將複雜關係的變數綜合為少數幾個核心因子。它的主要作用和套用包括：
理順多維度變數。當量表或調查問卷的維度未知時，探索性因子分析可以幫助確定哪些題項屬於哪個維度，從而歸納和分類這些維度。
降維和簡化數據。通過減少變數的數量，同時保留儘可能多的原始數據信息，從而簡化數據結構和便於分析。
計算因子權重和綜合得分。基於因子分析的結果，可以計算各個因子的權重，進而計算出一個綜合得分，用於評估或分類。
篩選條目和評估結構效度。在量表開發過程中，探索性因子分析可以幫助選擇合適的條目，並評估條目的分類是否合理。
創立新概念。通過提取公共因子，可以基於權重進行回歸或聚類分析，從而創立新的概念或理論。
此外，探索性因子分析還廣泛套用於個性測試、市場研究、教育評估等多個領域。