탐색적 요인 분석

결과 탐색적 요인 분석 탐색적 요인 분석을 통해 OCS의 구성타당성을 확인했습니다. Barlett 검정과 Kaiser-Meyer-Olkin(KMO) 값을 검토하여 데이터 집합이 요인 분석에 적합한지 확인했습니다. Barlett 검정 결과는 유의미한 값[ χ2 (df =6)=375.991, p <.001]을 나타냈고, KMO 값은 0.707의 적정 수준이었습니다. 데이터 집합 이 요인 분석에 적합한 것으로 나타났습니다. 그런 다음 고유치 통계량을 검토하여 요인 수를 확인했습니다. 표 2 는 고유치 통계량, 항목 평균, 첨도, 왜도, 요인 부하 값에 대한 결과를 보여줍니다. 표 2 척도 항목의 기술 통계 및 요인 적재 값( n =414) 전체 크기 테이블 문항과 요인의 관계는 요인 부하 값으로 설명됩니다. 요인을 입력하기 위해 문항이 도달해야 하는 최소값에 대한 명확한 제한은 없지만 일반적으로 0.30 또는 0.40이 권장됩니다. 요인 부하가 0.43~0.80 사이의 요인 부하를 가졌기 때문에 척도에서 문항을 제거하지 않았습니다. 일반적으로 0.30~0.59 사이의 부하 값은 중간으로 간주되고 0.60 이상은 높은 것으로 간주됩니다. 이 연구에서는 한 문항만 0.43의 중간 요인 부하를 가졌고 다른 문항은 0.65~0.80의 높은 요인 부하를 가졌습니다. 이러한 값은 척도의 구성 타당성을 나타내는 지표로 충분한 것으로 밝혀졌습니다. 결과적으로 여전히 단일 요인 구조를 가지고 있기 때문에 어떤 문항도 제외되지 않았거나 변경되지 않았습니다. 따라서 이 연구에서 얻은 42.50%는 설명된 분산의 높은 백분율을 나타냅니다. 또한, 척도 항목의 첨도와 왜도 값은 대체로 -1과 +1 사이의 정규분포를 보이며, 산술평균과 표준편차는 서로 가깝습니다. 구글 상위노출 카지노알 무료스포츠중계 슈가티비 성인용품 우머나이저 넥스트 카지노솔루션 분양 라이브검문소 안전한놀이터 먹튀사이트신고