1、中国情境下的真诚领导问卷修订汇报人： 高璐、崔文龙、王金阳1分析过程操作演示结果展示123目录* 分析过程操作演示结果展示123目录* 探索性因素分析的基本过程高质量的数据产生高质量的信息否则就是garbage in,garbage out 1. 2.（一）、确定变量及样本观察相关矩阵KMO值检验和球形检验的结果 1. 2.（二）、判断是否适合做EFA 三种方法:以特征跟是否1为标准参考特征跟的碎石图 1. 2.方差贡献率 3.（三）、因子提取唯一 正确 客观 综合判断 （三）、因子提取目的：更易解释的负荷结构方法：正交旋转VS斜交旋转（四）、因素的旋转 因素间可以相关导致较差的拟合度斜交旋转

2、能提供更多的信息（四）、因素旋转 事实上的相关被强制限制经验性&主观色彩合理即可接受（五）、因子的解释分析过程操作演示结果展示123目录* 数据数据n数据符合相应假设n从数据得到的信息n进行EFA的必要性SPSSSPSS操作操作演示演示基于基于EFAEFA对量表进行初步修订对量表进行初步修订n判断：判断：判断该数据是否适合采用因子分析n删除：删除：删除那些负载小和重复负载的变量n提取提取：根据新的旋转成份矩阵和碎石图n方案：方案：提出量表进一步修订的建议和方案分析过程操作演示结果展示123目录* 因子分析的适宜性检验；提取因子的方法；删除条目的标准；最终结果的呈现。如何在论文中报告探索

3、性因素分析的结果 在进行探索性因素分析之前，需对数据的适宜性进行检验，通常检验的方法为KMO值以及Bartlett球形检验。本研究通过对回收的数据进行分析，最终得出结果：KMO值为.805，且Bartlett球形检验结果显著（0.05）。两个指标都说明数据是适合做因素分析的。具体结果如表1所示：（一）、 原始变量因子分析的适宜性检验抽取因子的方法因子旋转的方法 1需报告的核心要素： 2（二）、提取因子的方法选择因子的方法 3（二）、提取因子的方法 运用主成分分析法，并通过方差最大法进行正交旋转。提取特征根大于1，并参照碎石图（见图1）来确定因子的有效数目。（三）、删除条目的标准 在探索性因素分

4、析过程中，主要参照各个项目的共同度和因素负荷值，对部分项目进行了筛选。项目保留的标准: 该项目在某一因素上的负荷超过 .32；该项目不存在交叉负荷；保证每个维度上最后保留的项目至少为三个；项目的一致性系数。即不在两个因素上都有超过 .35 的负荷；（四）、最终结果呈现因子数、各个因子所包含的条目数、因子负荷、方差贡献率、内部一致性系数 1需报告的核心要素： 2 经过上述步骤，最终抽取的有效因子数为3个，形成的问卷项目为17个。结合各项目所表达的含义，依据各维度项目由少到多依次命名为: “领导程序公平”、“领导成员关系”、“领导真实性”。 因子累计方差贡献率为55866%，各个项目在相应因素上具有较大的负荷，处于553821之间。各因子内部一致性系数在803826， 问卷总的内部一致性系为875。 。结果表示如下：（四）、最终结果（四）、最终结果呈现（四）、最终结果呈现疑问?127