1、揭示變量之間的關聯性和潛在結構：探索性因子分析可以幫助了解多個變量之間的關聯性和潛在結構，通過分析數據，可以確定是否存在某些變量之間的模式或相似性，進而揭示出潛在因子或維度。
2、變量維度的減少和簡化：探索性因子分析可以幫助我們縮減數據集的維度，從而簡化數據分析的過程，將多個相關變量聚合到幾個因子中，可以減少分析所需的變量數量，降低分析復雜度，並且可以更好地理解和解釋數據。