《表3 旋转后的因子载荷矩阵》

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《中国特色世界一流大学办学特征的实证分析与启示》

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注：*号标记各变量在5个公共因子上的因子载荷最大值。

表2显示，初始特征值大于1的有7个因子，其累计方差贡献率为84.364%。结合图1进行因素陡坡检查可见，第1个因子的特征值方差贡献率较高，对原有变量的解释性最大；随后第2、3、4、5个因子的特征值近似呈线性减小，对原有变量的解释性也逐渐减弱；较明显的拐点出现在第6个因子，该因子及其后因子对原有变量的解释贡献下降至4%以下，不足因子1的十分之一。本研究通过比较发现，因子6和因子7分别解释了X8和X36、X20和X4各2个指标，所解释的变量与前几个因子的主要变量之间的分类差异不明显，因此若保留这2个公共因子反而会降低公共因子命名的解释性。在综合考虑变量共同度、方差贡献率和公共因子解释性的情况下，本研究最终确定了5个公共因子，其累计方差贡献率已达到77.892%，能够代表原始指标所反映的信息。为简化因子载荷阵结构，便于对主因子进行解释，本研究采用具有Kaiser标准化的正交旋转法得到旋转后的因子载荷矩阵，并按照原始变量在旋转因子上载荷的大小进行排列（见表3）。