《表1 不同众包任务类型中各特征项对应因子负载》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于在线评论数据的众包服务商选择模型构建》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

由于存在任务类型对所选最佳接包方的影响，我们选取了创意设计类、文案编辑类、编程开发类3种类型的众包任务来进行实验，收集了120个已有中标结果的众包任务，其中创意设计类、编程开发类、文案编辑类任务各40个，使用SPSS软件对该13个特征维度进行探索性因子分析。在实验过程中，我们基于主成分分析法抽取相关变量，并采用最大方差法进行因子分析矩阵旋转。最终，我们得到KMO值为0.886，sig值为0.000，表明样本数据适合做因子分析。采用最大方差法进行正交旋转，共析出特征值大于1的主成分有3个。各测项在其对应因子上的负载均大于0.7，在其他因子上的交叉负载均小于0.4，说明本研究的测量具有较好的收敛效度和判别效度。各任务类型的因子负载情况如表1所示，其中: