‌因子分析结果与维度不符通常是由于数据特征、模型假设或分析操作不当导致的‌，主要表现为因子载荷混乱、交叉负荷严重或维度划分不合理。以下是常见原因及解决方法：

1. ‌数据质量不足‌
   样本量过小或变量相关性低时，因子结构不稳定。建议确保样本量至少为变量的5~10倍，并通过KMO检验（>0.6）和Bartlett球形检验（p<0.05）验证数据适合作因子分析。

2. ‌因子提取方法不当‌
   主成分分析（PCA）与探索性因子分析（EFA）的混淆可能扭曲结果。明确研究目的：PCA侧重降维，EFA侧重潜在结构。优先选择最大似然法或主轴因子法，配合陡坡图确定因子数量。

3. ‌旋转策略选择错误‌
   正交旋转（如方差最大法）强制因子不相关，若实际维度存在关联，会导致信息丢失。改用斜交旋转（如Promax）允许因子相关，更贴合现实数据。

4. ‌变量设计缺陷‌
   问卷题目表述模糊或测量维度重叠易引发交叉负荷。需修订量表，确保每个变量理论上仅归属单一维度，必要时删除载荷值<0.4或跨因子差值<0.2的题项。

5. ‌文化或情境干扰‌
   跨文化研究中，同一量表可能因地域差异呈现不同因子结构。建议预测试并进行项目分析，调整题目以适应本地化语境。

‌若结果仍不符预期，可尝试结合理论框架手动调整因子归属，或改用结构方程模型（SEM）进行验证性分析‌。最终维度划分需兼顾统计指标与理论逻辑的合理性。