《表1 因子负荷量：基于Q方法的农户绿色种植技术认知分析——以安徽省庐江县调研为例》

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《基于Q方法的农户绿色种植技术认知分析——以安徽省庐江县调研为例》

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完成因子分析与因子旋转后，需确认每个因子的样本组成，根据样本特征进行因子命名。确认因子的组成需要依据每个样本因子负荷量（Factor Loading）的高低来判断。因子负荷量是类似于回归系数的权数，可以反映样本与因子的关联强度。检验有意义的因子负荷的载值是否满足公式2.58×（1/姨N)（N=Q样本的个数）[10]，本研究共有34个Q样本，因此以因子负荷量的绝对值>2.58×（1/姨34）=0.442作为分类标准，将样本划分为不同类别，以便进一步分析探讨不同类别被试者的行为特点和人群特征。Schlinger指出，无论因子负荷量为正值还是负值，只要其绝对值高即可代表该项目在统计上有显著意义，就可以选取[11]。综合考量以上条件，本研究共有29个样本归入到3个因子之中，其比例为14∶12∶3，落入样本的比例达到93.5%，说明选取的3个因子已具有代表性，因子组成及因子负荷量如表1。