《表1 中文版DCS旋转后的因子载荷矩阵 (n=250)》

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将250例有效数据做探索性因子分析,KMO值为0.850,Bartlett球形检验统计量χ2=1 312.142(P<0.05),表明变量间的相关性较强,适合做因子分析。通过主成分分析法和最大方差正交旋转法,根据以下条件[8,11]确定因子数及条目:(1)因子的特征根>1;(2)符合卡特尔“陡坡”检验原则;(3)每个因子至少包含3个项目;(4)删除最大载荷值<0.4的条目;(5)在不同因子上有相近的载荷(同时在2个以上因子的载荷值均>0.4,且差值<0.2)时,结合量表整体表达意义及学科专业知识进行取舍;(6)因子比较容易命名。因子分析结果显示:共提取3个公因子,基本符合原量表的理论模型,分别为决策不确定性(3个条目)、导致不确定性的因素(9个条目)、感知有效性决策(4个条目)。根据因子确定标准(5),条目10“我很难决定,是利大于弊还是弊大于利”在2个因子上载荷值均>0.4,且差值<0.2,从统计学角度应该予以删除,但结合专业特点和概念内涵考虑,决定保留条目10,具体见表1。