因子分析法是一种统计方法，用于探索和减少数据的维度。它通过提取出数据中的主要变量（因子）来简化复杂的结构，并揭示隐藏在观察变量背后的潜在模式和关系。然而，在应用因子分析法之前，一个关键的问题是如何确定初始假设或理论模型。
首先，我们需要明确的是，为什么要使用因子分析？答案很简单：因为它能够帮助我们更好地理解复杂现象，并从大量相关变量中提炼出核心信息。例如，在心理学研究中，可能会有多个问题被设计成测量某一特定心理属性，如焦虑或自尊。但是，这些问题之间是否存在内在联系，这就需要通过因子的概念来解答。
接下来，我们可以考虑几个步骤来构建我们的初始假设或理论模型：
文献回顾：阅读相关领域的文献，可以帮助我们了解已经存在哪些理论框架，以及它们如何解释现象。这不仅提供了指导，而且还能避免重复前人的工作。
专家意见：咨询领域内的专家，他们可能对该领域有深刻的理解，可以提供宝贵的见解和建议。
实际经验：如果这是基于实证研究，那么研究者可以根据自己的经验和直觉提出一些初步假设。
逻辑推理：根据已有的知识库，对现象进行逻辑推理，从而构建一个合乎逻辑的理论框架。
迭代过程：随着数据收集与分析的一步一步进行，初始假设可能会不断调整，以适应新的发现。在这个过程中，不断反馈与验证，是确保结果可靠性的重要手段之一。
试验性质：如果没有足够的地基支持，则需要考虑采用一种实验设计，比如通过问卷调查、实验等方式去检验这些预先定义好的指标是否有效、必要以及它们之间相互作用的情况。如果结果显示某些指标并不具有预期效果或者彼此之间没有太大关联，那么我们就需要重新思考我们的模型了。
交叉验证测试：最后，但同样重要的是，将你的原始数据分成两部分，一部分用于训练并建立模型，而另一部分则用于独立验证这个模型以确保其泛化能力，即使是在未知环境下也能保持良好的表现。如果你发现原来的结果无法得到跨越不同的测试集得分，那么这也是对你当前状态的一个警告信号，你应该回到上述第6点开始重新审视你的基本思想框架再次尝试寻找更合适更精准的人类行为抽象层次去描述现实世界中的真实情况
综上所述，在应用因子分析法之前，要想获得可靠且有意义的结果，就必须有一套清晰、合理且经过充分考证后形成的事先判断。这些判断不仅为后续操作提供了方向，也为整个研究流程增添了一份科学性。此外，由于任何事物都不是绝对固定的，所以这种方法也鼓励持续学习与更新，让我们的认知水平随着新知识、新技术、新工具不断提升，同时保持灵活性以应对未来可能出现的问题。