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（四）、最终结果呈现
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（四）、最终结果呈现
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疑问?
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1
因子负荷、方差贡献率、内部一致性系数
2
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（四）、最终结果
经过上述步骤，最终抽取的有效因子数为3 个，形成的问卷项目为17个。结合各项目所表 达的含义，依据各维度项目由少到多依次命名 为: “领导程序公平”、“领导成员关系”、 “领导真实性”。
因子累计方差贡献率为55．866%，各个项 目在相应因素上具有较大的负荷，处于．553 －．821之间。各因子内部一致性系数在．803 －．826， 问卷总的内部一致性系为．875。 。结果表示如下：
1.观察相关矩阵 2K. MO值检验和球形检验的结果
6
（三）、因子提 取
三种方法 :
1.以特征跟是否>1为标准
2.参考特征跟的碎石图
3.方差贡献率
7
（三）、因子提 取
唯一 正确 客观
综合判断
8
（四）、因素的 旋转
目的：更易解释的负荷结构 方法：正交旋转VS斜交旋转
9
（四）、因素旋转
因素间可以相 关 事实上的相关被强制限 导致制较差的拟合度 斜交旋转能提供更多的信息
中国情境下的真诚领导问卷修订
汇报人： 高璐、崔文龙、 王金阳
1
分
操
结
析
作
果
过
演
展
程
示
示
2
1
3
目录
2
*
分
操
结
析作Leabharlann 果过演展
程
示
示
2
1
3
目录
3
*
探索性因素分析的基 本过程
4
（一）、确定变量 及样本
1.高质量的数据产生高质量的信息 2.否则就是garbage in,garbage out
5
（二）、判断是否适 合做EFA
19
（二）、提取因子的方 法
需报告的核心要素：
抽取因子的方法
1
因子旋转的方法
2
选择因子的方法
3
20
（二）、提取因子的方 法
运用主成分分析法，并通过方差最大法 进行正交旋转。提取特征根大于1，并参照 碎石图（见图1）来确定因子的有效数目。
21
（三）、删除条目的标准
在探索性因素分析过程中，主要参照各个
项目的共同度和因素负荷值，对部分项目进行
了筛选。项目保留的标准: 该项目在某一因素上的负荷
超过 .32； 即该不项在目两不个存因在素交上叉都有超 过负荷.3；5 的负荷； 保证每个维度上最后保留的项目
至项少目为的三一个致；
性系数。
22
（四）、最终结果呈现
需报告的核心要素：
因子数、各个因子所包含的条目数、
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（五）、因子的 解释
经验性&主观色彩 合理即可接受
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分
操
结
析
作
果
过
演
展
程
示
示
2
1
3
目录
12
*
数据
数据符合相应 假设
从数据得到的
信息
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SPSS操作演示
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基于EFA对量表进行初步修 订
判断：判断该数据是否适 合采用因子分析
删除：删除那些负载小和 重复负载的变量
提取：根据新的旋转成份
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分
操
结
析
作
果
过
演
展
程
示
示
2
1
3
目录
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*
如何在论文中报告探索性因素分析的结
因子分析的适宜性检验； 提取因子的 方法； 删除条目的 标最准终；结果的 呈现。
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）、 原始变量因子分析的适宜性检验
在进行探索性因素分析之前，需对数据的适宜 性进行检验，通常检验的方法为KMO值以及 Bartlett球形检验。本研究通过对回收的数据进行 分析，最终得出结果：KMO值为.805，且Bartlett 球形检验结果显著（<0.05）。两个指标都说明数 据是适合做因素分析的。具体结果如表1所示：