《表2 各类型特征值及解释变量》

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《信息流广告回避的受众认知画像：基于Q方法的探索性考察》

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本研究的实验数据分析则利用Q方法专用分析软件QUANL进行，该软件可通过主成分分析（Principal Component Analysis）、正交旋转（Varimax Rotation）、相关性分析等运算对主观认知结构相似的P样本数据进行类型化解读[28]。根据软件分析结果，信息流广告回避的受众认知状态主要可以被归为3种类型。如表2所示，各类型的特征值均达到了1.0以上的可观水平，分别为7.2629、5.0271、2.2352。各类型的解释变量分别为0.2421(24%）、0.1676(17%）、0.0745(7%），最终的累计解释变量则达到了0.4842(48%）。各类型之间的相关关系如表3所示，第一类型与第二类型的相关系数为0.141，第二类型与第三类型的相关系数为0.149，第一类型与第三类型的相关系数为0.564。从图3的可视化结果可以看出，虽然三个类型相互之间稍有重叠，但整体上各自指向性明显且结构迥异，均满足作为独立类型的条件。