《表2 CALPAS-PC探索性因素分析结果(n=201)》

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《中文版加州药物治疗同盟量表患者版的信效度研究》

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注:提取方法:主成份分析；旋转方法:Kaiser标准化最大方差法；旋转在6次迭代后已收敛

根据入组时间，将2017年6月30日前入组的201例被试作为样本一，进行探索性因素分析，2017年7月1日后入组的112例被试作为样本二，进行验证性因素分析。首先，对样本一数据进行因素分析的可行性检验，结果KMO=0.870，Bartlett球形检验的χ2=2 137.097（df=276，P<0.001），说明数据适合做探索性因素分析。然后，利用主成分分析法抽取共同因素，对于初始负荷采用最大方差法旋转矩阵，使得每个因素的负荷差异化。旋转后有4个因子特征根大于1，这与原量表因子数目一致，累积解释变异量达56.954%。对结构矩阵中的新4因子条目与原4因子条目进行比对，发现二者明显不同。新4因子模型中，因子1包括条目1、2、3、5、10、11、13、15、17、19、22和24；因子2包括条目9、12、16、18、20、21和23；因子3包括条目4、7和8；因子4包括条目6和14。各条目的共同度均大于0.4，因子载荷均大于0.5，说明旋转后的4因子模型较稳定，可以进行下一步的验证性因素分析。具体结果见表2。