4.3. Factor analysisAn exploratory

4.3. Factor analysisAn exploratory factor analysis was conducted to determine a reduced set of underlying factors. With he rule counting the eigenvalues greater than 1, the lower bound is four factors (n=4, eigenvalue= 1.02). In order to find the upper bound, the Maximum Likelihood method was used to test the hypothesis: n factors are sufficient (vs. the alternative hypothesis: more factors are needed). At n=15, it has XZ=284, p=0.0222. At n=16, it has Xz=244, p=0.0843. Therefore, the upper bound is set at 16 factors. Within the upper and lower bounds, this research used the SMC (Squared Multiple Correlation) as the prior communality estimate, the Principal Component method for extracting factors, and both the OrthogonalVarimax and Oblique Promax as the rotation methods to try different cases. The final factorstructure is shown in Table 7 with n----7 and Oblique Promax. It satisfies several criteria - total variances explained as 96.8%, variances explained by each factor greater than "average variable" (1/38), and scree test criterion. These seven aggregated factors are named as the following:

結果 (繁體中文) 1:

4.3。因子分析
的探索性因子分析，以確定一組減少的潛在因素。與他排除超過1計數的特徵值越大，下限是四個因素（N = 4，特徵值= 1.02）。為了找到的上界，使用最大似然方法來測試假設：N因子足以（相對於替代假設：需要更多的因素）。在n = 15，它具有XZ = 284，P = 0.0222。在n = 16，它具有基XZ = 244，P = 0.0843。因此，上限設定為16個因素。內的上限和下限，本研究中使用的SMC（平方多重相關）如現有共同性估計，用於提取因子的主成分的方法，並且兩個正交
方差最大和斜了Promax作為旋轉方法來嘗試不同的情況。最後一個因素
結構示於表7，其中n ---- 7和斜了Promax。它滿足若干標準 - 總方差為96.8％所解釋的，方差由每個因數大於“平均變量”（1/38），和卵石測試標準說明。這七個因素聚集命名為如下：

結果 (繁體中文) 2:

4.3. 因數分析
進行了探索性因素分析，以確定一組減少的基礎因素。他規則計算小於 1 的 igenvalue 時，下限為四個因數（n=4，海元值= 1.02）。為了找到上限，使用最大可能性法來檢驗假設：n 因數就足夠了（與備選假設：需要更多的因數）。在 n=15 時，它有 XZ=284，p=0.0222。在 n=16 時，它有 Xz=244，p=0.0843。因此，上限設置為 16 因數。在上下兩個範圍內，本研究使用SMC（平方多重相關性）作為先前的公性估計，提取因數的主要成分方法，以及正交
瓦裡麥克斯和斜面Promax作為旋轉方法，嘗試不同的情況。最後一個因素
結構在表 7 中顯示了 n----7 和 Oblique Promax。它滿足多個條件 - 總方差解釋為 96.8%，每個因數解釋的方差大於 [平均變數] （1/38））和 scree 檢驗標準。這七個聚合因數名稱如下：

結果 (繁體中文) 3:

4.3條。因數分析
進行探索性因素分析以確定一組减少的潜在因素。當特徵值大於1時，下界是四個因數（n=4，特徵值=1.02）。為了找到上界，採用極大似然法檢驗假設：n個因素足够（與替代假設相比：需要更多的因素）。當n=15時，XZ=284，p=0.0222。當n=16時，Xz=244，p=0.0843。囙此，上界設定為16個因數。在上界和下界內，本研究使用平方多重相關（SMC）作為先驗共有性估計，使用主成分法選取因數，以及兩個正交
以Varimax和斜Promax為旋轉方法，嘗試不同的情况。最終因素
結構如錶7所示，n----7，斜長。它滿足幾個標準-總方差解釋為96.8%，方差解釋為每個因素大於“平均變數”（1/38）和scree檢驗標準。這七個綜合因素的名稱如下：