《表3 方差贡献：基于语义差分法的421家庭智能音箱外观设计》

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《基于语义差分法的421家庭智能音箱外观设计》

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将表2中的语义评分加权平均值输入SPSS软件进行主成分分析。旋转因子以减少变量个数，以最少的因素解释产品的意象语义词汇。经过SPSS因子分析，样本数据统计量KMO=0.548，显著性水平P<0.05，因此满足主成分分析的适用条件。碎石图见图6，可知：十个主成分中有两个主成分的特征值≥1，特别是线形坡度第二个主成分与第三个主成分之间的变化较剧烈，在第三个主成分处变缓，因此提取两个因子进行旋转是适当的。经过最大方差法旋转后的成份矩阵表显示：语音音箱产品外形受两个主成分影响较大，成份一的方差贡献值为43.308%，成分二的方差贡献值为38.259%，两个成分总共可以解释原始变量81.567%的方差，这个数值基本可以涵盖和解释所有变量的信息，方差贡献（部分）见表3。