《表2 探索性因子分析结果》

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《基于信息质量的农民移动信息服务使用行为调节效应研究——基于江苏939位农户微观数据的分析》

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效度分析主要是为了保证测量项目的准确性。为了保证效度分析的有效性，须先通过巴特利特球体检验（Bartlett’s Test of Sphericity），通过观察KMO值以确认量表数据是否适合进行因子分析。SPSS 22的因子分析表明，KMO值为0.832，大于临界标准值0.8，可推知在1%的水平上，巴特利特球体检验显著，因此样本数据适合因子分析。本文对量表从判别效度和收敛效度两个方面进行检验，其中两个因子的指标实证的不同程度通过判别效度保证；一个变量的指标因为共享方差而能够反映潜在变量的程度通过收敛效度表示；采用方差最大法旋转后可以得到因子矩阵表（见表2），各个指标的因子载荷在其他因子的载荷都很低，而在各自归属的因子上的载荷都很高，因此量表的判别效度和收敛效度良好。