《表5 旋转成分矩阵：智慧图书馆视域下的用户隐私披露意愿》

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《智慧图书馆视域下的用户隐私披露意愿》

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注：提取方法：成分；旋转法：具有Kaiser标准化的正交旋转法。

通过主成分分析法，得到7个主要因子，共提取76.2%信息，因子提取效果较好。再通过具有Kaiser标准化的正交旋转法，形成旋转成分矩阵（如表5所示），每个因子分别在对应的测量指标上具有较大载荷，在其余测量指标上载荷较小，正好对应假设中的7个潜在变量，可见模型区别效度较好。这7个潜在变量正是信任程度、数据控制、感知收益、依赖程度、感知风险、隐私关注和隐私披露意愿。用AMOS对样本进行验证性因子分析，可得模型卡方检验值为1394.095，检验P值为0，模型拟合优度较好。