To cross-validate the data, explora

To cross-validate the data, exploratory factor analysis (EFA) was conducted on a randomly selected half the sample (n = 305) to better understand resultant dimensions of the constructs studied, and the other half of (n = 305) the data was later examined via confirmatory factor analysis (CFA) (Hair et al. 2010; Kline 2011).

結果 (繁體中文) 1:

交叉驗證數據，探索性因素分析（EFA）是在隨機選擇的一半的樣品上進行（N = 305）以更好地了解所研究的構建體得到的尺寸，和（n = 305）中的數據的另一半後來通過驗證性因子分析（CFA）（。;克萊恩2011頭髮等人2010）檢查。

結果 (繁體中文) 2:

為了交叉驗證資料，對隨機播放的樣本（n = 305）進行了探索性因數分析（EFA），以更好地瞭解所研究構造的結果表明的尺寸，而另一半（n = 305）資料隨後通過確認因素分析（2010年海爾等人）;克林 2011）。

結果 (繁體中文) 3:

為了交叉驗證數據，對隨機選擇的一半樣本（n=305）進行探索性因素分析（EFA），以更好地瞭解所研究結構的結果維度，另一半（n=305）數據隨後通過驗證性因素分析（CFA）（Hair等人。2010年；克萊恩2011年）。