探索性因子分析（EFA）用于研究多个观测变量背后可能存在的潜在结构。当缺少明确的理论结构时，研究者可以根据变量之间的相关关系，探索这些变量可能由多少个共同因子解释，以及每个变量主要与哪些因子有关。
例如，为了描述一个新技术带来的新体验，研究者通过专家访谈等方法开发了包含30个题项的新量表，但尚不确定这些题项实际反映几个心理构念。EFA可以根据题项之间共同变化的模式提取若干因子，并通过因子载荷描述各题项与各因子的关系。因子载荷绝对值越大，表示该题项与相应因子的关系越强。
与验证性因子分析相比，EFA不会事先严格假定每个题项必须属于哪个因子。它可以用于探索题项可能形成的维度，并据此调整题项和构念结构，是一种自下而上、数据驱动的方法，适合理论基础较弱或量表结构尚不明确的探索阶段。