《表7 高校教育学院学术竞争力特征值提取》

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《我国高校教育学院学术竞争力比较研究——基于2018年16家高等教育研究最具影响力期刊的载文统计》

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因子分析的目的是从众多的原有变量中综合出少数具有代表性的因子，这必定有一个潜在的前提要求，即原有变量之间应具有较强的相关关系[12]。为减少指标共线性，提高数据分析的有效性，笔者首先运用SPSS对18个指标数据进行非参数相关分析，剔除相关性极强的变量，保留如下11个指标变量：发文总数、论文总被引频次、篇均被引频次、高被引论文数、A指数、发文期刊平均影响因子、活跃作者人数、活跃作者发文总数、基金资助论文数、合著论文总数、合著度。对11个指标数据进行KMO和巴特利特球形度检验，发现适合做因子分析：KMO值为0.737，大于0.7；Sig值为0.000，小于0.001。按照特征值大于1提取主成分因子，3个特征值的方差累积贡献率为85.383%，这说明3个因子可以解释85.383%的总方差。（见表7）因此，本研究提取前3个因子为公因子F1、F2和F3。