《表1 因子分析的适应性检验》

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《基于组织支持机制的我国高校创新创业教师能力结构研究——基于1231所高校的实证调查》

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本研究首先对数据进行标准化处理，之后进行因子分析的适用性检验。KMO检验是用来考察变量间的偏相关性，取值在0～1之间，KMO统计量的值越接近1，则证明变量的偏相关性越强，因子分析的效果越好，通过SPSS 23.0软件可以分析出KMO统计量值为0.991。同时，Bartlett球形检验也常用作因子分析的判断，Bartlett球形检验是判断相关矩阵是否是单位矩阵，当计算出Bartlett统计量的近似卡方值较大且对应的Sig值很小的时候，表示变量间的相关系数矩阵不太可能是单位阵，彼此之间存在相关关系，适合做因子分析。同样用SPSS 23.0软件可以计算出Bartlett统计量的近似卡方值为748996.052，Sig为0.000，数据质量符合因子分析要求，见表1。