急求请教

当然是所有有意义的单因素都需要纳入多因素进行分析，如果不纳入就没有相关证据支持。

因素全部纳入后，模型拟合优度不好，去掉一些指标后拟合优度好了，这恰好说明了去掉的指标的作用。

1.当因素分析中所有指标的p值都非常小（比如都是0.000），意味着这些指标在因素分析中都能够解释数据的很大一部分方差。这可能表明这些指标之间存在一定的共线性，或者这些指标都对所研究的现象有非常显著的影响。在这种情况下，可以考虑使用其他方法进一步探究这些指标之间的关系，比如相关性分析、回归分析等。

2.不一定需要将所有有意义的单因素都纳入多因素分析。多因素分析的目的是确定多个变量之间的相对影响，以及它们与研究结果之间的关系。如果某些单因素在多因素分析中已经被其他变量完全解释，或者它们对研究结果的影响非常小，那么就可以不将它们纳入多因素分析。文章应该清晰地解释每个变量被纳入或未被纳入多因素分析的原因，并给出充分的理由和依据。

3.当因素分析模型的拟合优度不好时，可以考虑对模型进行修正或者重新选择指标。去掉一些指标可能会改善模型的拟合优度，但需要注意的是，去掉指标可能会影响到模型的解释性和稳定性。文章应该说明修正后的模型相对于原始模型的改进点。