如果探索性因子分析得到的因子维度与研究假设不符，可以考虑以下几个方面：
1.重新设计研究假设：如果探索性因子分析表明实际上存在不同的因素维度，那么可以重新考虑研究假设，将其修改为与因素维度一致的假设，从而对相关因素进行更深入的探究。
2.使用不同的因子旋转方法：因子旋转方法不同可能会得到不同的因素组合，因此可以尝试使用不同的因子旋转方法来探究和确认因素维度。
3.重新收集数据：如果研究设计和数据收集有缺陷，比如样本容量太小或者数据的质量不高，可能会导致探索性因子分析的因素维度不准确。此时可以重新收集更大或者更精确的数据，以获得更具有代表性的样本数据。
如果探索性因子分析的结果显示维度不符，可能有以下几种原因：
1. 样本不足：如果样本数量太少，可能会导致因子分析结果不准确。在这种情况下，您可以增加样本数量，以获得更准确的结果。
2. 变量选择不当：如果您选择的变量不适合进行因子分析，也可能导致结果不准确。在这种情况下，您可以重新选择变量，或者使用其他方法进行数据分析。
3. 因子提取方法不当：因子提取方法的选择也会影响结果的准确性。如果您选择的方法不适合您的数据，可能会导致维度不符。在这种情况下，您可以尝试使用其他因子提取方法，例如最大方差法或最大似然法。
4. 因子旋转不当：因子旋转也会影响结果的准确性。如果您选择的旋转方法不适合您的数据，可能会导致维度不符。在这种情况下，您可以尝试使用其他旋转方法，例如方差最大旋转或极简旋转。
总之，如果探索性因子分析的结果显示维度不符，您可以重新检查数据，重新选择变量、因子提取方法和旋转方法，以获得更准确的结果。
