spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析
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SPSS信度分析和效度分析SPSS是一种常用的统计分析软件,被广泛用于统计学和社会科学领域的数据分析。
在进行数据分析之前,需要对数据进行信度分析和效度分析,以确保数据的可靠性和有效性。
1. 信度分析(Reliability Analysis)信度分析是指通过测量工具或问卷的内部一致性来评估测量工具或问卷的信度。
信度分析的目的是确定测量工具或问卷的测量结果的一致性和稳定性。
SPSS提供了多种方法来进行信度分析,包括Cronbach's alpha系数、Kuder-Richardson系数、Split-Half法等。
最常用的信度分析方法是Cronbach's alpha系数,该系数用于评估内部一致性。
Cronbach's alpha系数的取值范围为0到1,越接近1表示测量工具或问卷的信度越高。
通常认为,Cronbach's alpha系数大于0.7即表示测量工具或问卷具有较好的信度。
在SPSS中进行Cronbach'salpha系数的计算非常简单,只需要选择“Analyze”菜单下的“Scale”选项。
使用SPSS进行信度分析的步骤如下:1)打开SPSS软件并导入数据。
2)选择“Analyze”菜单下的“Scale”选项。
3)将要分析的变量添加到右侧的“Variables”列表中。
4)点击“Statistics”按钮,选择“Scale if item deleted”选项,以获得分别删除每个项目后的信度系数。
5)点击“Continue”按钮。
6)点击“OK”按钮,即可得到Cronbach's alpha系数的结果。
根据Cronbach's alpha系数的值,可以确定测量工具或问卷的内部一致性。
2. 效度分析(Validity Analysis)效度分析是指通过比较测量工具或问卷的的测量结果与其所要测量的概念之间的关系来评估测量工具或问卷的效度。
信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类对应题项每题计分方法维度计分方法题项职业倦怠情感枯竭1-3题正向计分全部题项直接加总 3 去个性化4-6题正向计分全部题项直接加总 3 个人成就感7-10题逆向计分全部题项取倒数后加总 4心理资本11-18题正向计分全部题项直接加总8组织气氛19-26题21题为逆向计分,其余题项正向计分21题取倒数后与其余题项加总8总体幸福感27-31题27题和31题为逆向计分,其余题项为正向计分27和31题取到术后与其余题项加总5整体问卷以上各个维度的总分直接加总31讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如果问卷的信度系数达到0.9以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在0.8以上,是不错的;一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的,如果信度系数低于0.5,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表一所示:表一信度分析表类别Cronbach's Alpha项数整体问卷.61731职业倦怠.82210心理资本.8018组织气氛.8378总体幸福感.6795表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用SPSS21.0对其进行效度分析。
信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类 对应题项 每题计分方法 维度计分方法 题项 职业倦怠情感枯竭1-3题 正向计分 全部题项直接加总 3 去个性化 4-6题 正向计分 全部题项直接加总 3 个人成就感7-10题 逆向计分 全部题项取倒数后加总4 心理资本11-18题正向计分全部题项直接加总8组织气氛19-26题21题为逆向计分,其余题项正向计分21题取倒数后与其余题项加总8总体幸福感27-31题 27题和31题为逆向计分,其余题项为正向计分 27和31题取到术后与其余题项加总 5整体问卷以上各个维度的总分直接加总31讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如果问卷的信度系数达到0.9以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在0.8以上,是不错的;一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的,如果信度系数低于0.5,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表一所示:表一信度分析表类别Cronbach's项数Alpha整体问卷.61731职业倦怠.82210心理资本.8018组织气氛.8378总体幸福感.6795表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用SPSS21.0对其进行效度分析。
SPSS信度效度分析讲述SPSS是一种常用的统计软件,常用于数据分析和统计建模。
其中,信度和效度是数据分析过程中核心的概念。
本文将介绍SPSS中信度和效度分析的基本知识和步骤。
一、什么是信度在心理学和教育学等社会科学领域,信度是指测量工具在不同情况下所得数据的稳定程度。
具体来说,当测量工具的信度越高时,数据测量所得的结果也越稳定准确。
为了保证测量工具的信度,通常需要对其进行信度分析。
二、SPSS中信度分析的步骤1. 准备数据在进行信度分析之前,需要准备好所有相关数据。
这里的数据通常指测量工具的各项指标或评估指标。
在SPSS中,可以将数据录入或导入软件中。
2. 进入信度分析页面在SPSS软件中,点击“分析”-“可靠性”-“信度分析”可打开信度分析页面。
3. 选择计算方法在信度分析页面中,可以选择计算方法。
常见的计算方法包括Cronbach's alpha、Kuder-Richardson等。
不同的计算方法支持不同类型的数据,选择合适的计算方法可以提高信度分析的准确性。
4. 选择指标在选择计算方法后,需要选择指标。
没有合适的指标将无法进行信度分析。
在SPSS中,可以通过将相关指标拖到指标列表中来选择指标。
5. 查看结果在选择指标后,SPSS会对数据进行信度分析,并显示分析结果。
对于不同的计算方法和指标,分析结果的形式不同。
常见的分析结果包括信度系数、标准误差等。
总结:在SPSS中,信度和效度是数据分析中两个非常重要的概念。
信度分析可以帮助我们确定测量工具的稳定性,从而提高数据的准确性。
效度分析可以帮助我们了解测量工具所测量的内容与实际内容的相关程度,从而提高测量工具的准确性。
对于需要进行数据分析的研究者来说,熟练掌握SPSS中的信度和效度分析方法是十分必要的。
信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类对应题项每题计分方法维度计分方法题项职业倦怠情感枯竭1-3题正向计分全部题项直接加总 3 去个性化4-6题正向计分全部题项直接加总 3 个人成就感7-10题逆向计分全部题项取倒数后加总4心理资本11-18题正向计分全部题项直接加总8组织气氛19-26题21题为逆向计分,其余题项正向计分21题取倒数后与其余题项加总8总体幸福感27-31题27题和31题为逆向计分,其余题项为正向计分27和31题取到术后与其余题项加总5整体问卷以上各个维度的总分直接加总31讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如果问卷的信度系数达到0.9以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在0.8以上,是不错的;一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的,如果信度系数低于0.5,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表一所示:表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用SPSS21.0对其进行效度分析。
2.1 因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型,在运用因子模型分析之前,首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析,分析结果如下表所示:表二KMO 和Bartlett 的检验由上表的数据可知,问卷数据的KMO值为0.657,并且通过了显著性水平为0.05的巴特利球型检验,说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。
s p s s数据分析教程之S P S S信度分析和效度分析Company number:【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】信度分析和效度分析数据计分方法说明讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如果问卷的信度系数达到以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在以上,是不错的;一般认为试卷信度在至以内是合理的,如果信度系数低于,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表一所示:表一信度分析表表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用对其进行效度分析。
因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型,在运用因子模型分析之前,首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析,分析结果如下表所示:表二 KMO 和 Bartlett 的检验KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.657Bartlett 的球形度检验近似卡方df465 Sig..000由上表的数据可知,问卷数据的KMO值为,并且通过了显着性水平为的巴特利球型检验,说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。
因子分析结果在进行了适应性检验之后,接下来就进行因子分析,其结果如下:表三方差贡献率解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 %123456789 .95810 .88011 .76212 .71413 .68414 .62315 .58016 .50917 .44918 .39419 .34220 .289 .93421 .276 .89222 .258 .83323 .204 .65924 .184 .59225 .171 .55226 .148 .47827 .121 .39128 .101 .32529 .079 .25430 .058 .18631 .039 .127提取方法:主成份分析。
信度分析和效度分析数据计分方法说明讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有 63 份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调 查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时, 对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分 析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用 Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如 果问卷的信度系数达到 0.9 以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在 0.8 以上,是不错的;一般认为试卷信度在 0.5至 0.9以内是合理的,如果信度系数 低于 0.5,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上 63份问卷的数据用 SPSS21.0先进行标准化处理,再进行信度分析, 其结果如表一所示:表一 信度分析表类别小分类 对应题 项 每题计分方法 维度计分方法 心理资本组织气氛总体幸福感整体问卷情感枯竭 1-3 题 正向计分 去个性化 4-6 题 正向计分 个人成就感7-10 题 逆向计分 11-18 题19-26 题27-31正向计分全部题项直接加总 全部题项直接加总 全部题项取倒数后加总全部题项直接加总21 题为逆向计分,其 余题项正向计分27 题和 31 题为逆向 计分,其余题项为正向计分21 题取倒数后与其余题项加总27 和 31题取到术后与其余题项加总 以上各个维度的总分直接加总 3 34 8 8531整体问卷.617 31职业倦怠.822 10心理资本.801 8组织气氛.837 8总体幸福感.679 5表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的 Cronbach's Alpha 系数值均大于 0.6,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用 SPSS21.0 对其进行效度分析。
信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类 对应题项 每题计分方法 维度计分方法 题项 职业倦怠情感枯竭1-3题 正向计分 全部题项直接加总 3 去个性化 4-6题 正向计分 全部题项直接加总 3 个人成就感7-10题 逆向计分 全部题项取倒数后加总4 心理资本11-18题正向计分全部题项直接加总8组织气氛19-26题21题为逆向计分,其余题项正向计分21题取倒数后与其余题项加总8总体幸福感27-31题 27题和31题为逆向计分,其余题项为正向计分 27和31题取到术后与其余题项加总 5整体问卷以上各个维度的总分直接加总31讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如果问卷的信度系数达到0.9以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在0.8以上,是不错的;一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的,如果信度系数低于0.5,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表一所示:表一 信度分析表类别Cronbach'sAlpha项数整体问卷.61731职业倦怠.82210心理资本.8018组织气氛.8378总体幸福感.6795表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用SPSS21.0对其进行效度分析。
s p s s数据分析教程之S P S S信度分析和效度分析集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]信度分析和效度分析数据计分方法说明1 信度分析这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如果问卷的信度系数达到以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在以上,是不错的;一般认为试卷信度在至以内是合理的,如果信度系数低于,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表一所示:表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用对其进行效度分析。
因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型,在运用因子模型分析之前,首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析,分析结果如下表所示:表二 KMO 和 Bartlett 的检验KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.657Bartlett 的球形度检验近似卡方df465 Sig..000由上表的数据可知,问卷数据的KMO值为,并且通过了显着性水平为的巴特利球型检验,说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。
因子分析结果在进行了适应性检验之后,接下来就进行因子分析,其结果如下:表三方差贡献率解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %123456789.95810.88011.76212.71413.68414.62315.58016.50917.44918.39419.34220.289.93421.276.89222.258.83323.204.65924.184.59225.171.55226.148.47827.121.39128.101.32529.079.25430.058.18631.039.127提取方法:主成份分析。
信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类对应题项每题计分方法维度计分方法题项职业倦怠情感枯竭1-3题正向计分全部题项直接加总3去个性化4-6题正向计分全部题项直接加总3个人成就感7-10题逆向计分全部题项取倒数后加总4心理资本11-18题正向计分全部题项直接加总8组织气氛19-26题21题为逆向计分,其余题项正向计分21题取倒数后与其余题项加总8总体幸福感27-31题27题和31题为逆向计分,其余27和31题取到术后与其余题项加5页脚内容1讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如果问卷的信度系数达到0.9以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在0.8以上,是不错的;一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的,如果信度系数低于0.5,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表一所示:表一信度分析表页脚内容2表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用SPSS21.0对其进行效度分析。
2.1 因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型,在运用因子模型分析之前,首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析,分析结果如下表所示:Bartlett 的检验表二KMO 和页脚内容3由上表的数据可知,问卷数据的KMO值为0.657,并且通过了显著性水平为0.05的巴特利球型检验,说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。
信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类对应题项每题计分方法维度计分方法题项职业倦怠情感枯竭1-3题正向计分全部题项直接加总 3 去个性化4-6题正向计分全部题项直接加总 3个人成就感7-10题逆向计分全部题项取倒数后加总4心理资本11-18题正向计分全部题项直接加总8组织气氛19-26题21题为逆向计分,其余题项正向计分21题取倒数后与其余题项加总8总体幸福感27-31题27题和31题为逆向计分,其余题项为正向计分27和31题取到术后与其余题项加总5整体问卷以上各个维度的总分直接加总31讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如果问卷的信度系数达到0.9以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在0.8以上,是不错的;一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的,如果信度系数低于0.5,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表一所示:表一信度分析表表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用SPSS21.0对其进行效度分析。
2.1 因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型,在运用因子模型分析之前,首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析,分析结果如下表所示:表二 KMO 和 Bartlett 的检验由上表的数据可知,问卷数据的KMO值为0.657,并且通过了显著性水平为0.05的巴特利球型检验,说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。
2.2 因子分析结果在进行了适应性检验之后,接下来就进行因子分析,其结果如下:表三方差贡献率解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的% 累积% 合计方差的% 累积% 合计方差的% 累积%1 8.752 28.231 28.231 8.752 28.231 28.231 4.937 15.926 15.9262 3.259 10.514 38.745 3.259 10.514 38.745 3.766 12.148 28.0743 2.715 8.758 47.503 2.715 8.758 47.503 2.996 9.666 37.7404 2.286 7.374 54.877 2.286 7.374 54.877 2.714 8.756 46.4965 1.516 4.891 59.768 1.516 4.891 59.768 2.584 8.335 54.8316 1.342 4.328 64.096 1.342 4.328 64.096 2.076 6.697 61.5287 1.252 4.038 68.134 1.252 4.038 68.134 1.709 5.511 67.0408 1.053 3.398 71.532 1.053 3.398 71.532 1.393 4.492 71.5329 .958 3.089 74.62010 .880 2.840 77.46111 .762 2.459 79.92012 .714 2.302 82.22213 .684 2.207 84.42914 .623 2.011 86.44015 .580 1.870 88.30916 .509 1.642 89.95117 .449 1.449 91.40018 .394 1.272 92.67219 .342 1.104 93.77720 .289 .934 94.71021 .276 .892 95.60222 .258 .833 96.43523 .204 .659 97.09424 .184 .592 97.68625 .171 .552 98.23926 .148 .478 98.71727 .121 .391 99.10828 .101 .325 99.43329 .079 .254 99.68730 .058 .186 99.87331 .039 .127 100.000提取方法:主成份分析。
根据表三方差贡献率分析表可以知道,具备信度的31个问题一共可以提取8个主成分,这8个主因子解释的方差占到了将近71.532%,由此我们可以认为,这次提取的8个公因子在充分提取和解释原变量的信息方面比较理想。
职业倦怠10.812 0.024 0.046 0.006 0.012 -0.172 -0.206 -0.085 职业倦怠20.788 -0.043 0.051 -0.141 0.176 -0.211 0.094 -0.086 职业倦怠30.651 -0.112 -0.056 -0.155 -0.172 -0.217 -0.053 -0.299 职业倦怠40.743 -0.085 0.067 -0.19 -0.172 -0.275 0.017 -0.073 职业倦怠50.741 -0.186 -0.01 0.077 -0.455 -0.01 -0.12 0.008 职业倦怠60.744 -0.204 0.053 -0.109 -0.084 0.115 -0.063 0.078 职业倦怠70.297 -0.113 0.67 -0.189 -0.173 0.025 0.223 0.246 职业倦怠8-0.099 0.024 0.902 -0.1 -0.056 -0.073 -0.087 -0.002 职业倦怠90.048 0.008 0.856 -0.027 -0.141 -0.079 -0.143 -0.103 职业倦怠100.01 0.093 0.88 -0.007 0.075 0.014 -0.097 -0.075 心理资本1-0.17 0.022 0.011 0.759 0.284 0.063 0.037 0.064 心理资本2-0.138 0.173 -0.08 0.674 0.148 -0.11 0.37 -0.179 心理资本3-0.09 0.099 -0.194 0.664 0.465 0.091 0.008 -0.191 心理资本4-0.185 -0.029 -0.11 0.616 0.086 -0.08 0.141 0.27 心理资本5-0.072 0.009 -0.095 0.801-0.074 0.133 -0.116 0.195 心理资本6-0.524 0.309 -0.026 0.205 0601 0.23 0.147 -0.279 心理资本7-0.185 0.097 -0.138 0.221 0.802 0.071 0.014 -0.014 心理资本8-0.09 0.651 0.066 0.067 -0.599 0.015 -0.082 -0.101 组织氛围10.045 0.444 -0.009 0.161 0.405 0.326 0.124 0.567 组织氛围20.106 0.076 -0.123 0.172 0.245 0.238 0.101 0.611 组织氛围3-0.405 0.273-0.077 0.012 0.102 0.125 -0.034 0.609 组织氛围4-0.16 0.634 0.004 0.037 0.364 0.166 0.094 0.28组织氛围50.148 0.679 -0.006 0.102 -0.306 0.194 0.397 -0.044 组织氛围6-0.425 0.753 0.051 -0.004 0.228 0.066 -0.093 -0.017 组织氛围7-0.147 0.675 0.001 -0.085 0.056 -0.041 0.291 0.127 组织氛围8-0.447 0.569 0.001 0.144 0.097 -0.115 0.181 0.408 总体幸福感1-0.173 0.145 -0.006 0.259 0.148 0.043 0.538 0.076 总体幸福感2-0.347 0.435 -0.024 0.149 0.194 0.0670.613 -0.15 总体幸福感3-0.254 0.103 -0.177 -0.005 -0.14 0.797 -0.085 0.08 总体幸福感4-0.445 -0.026 0.11 0.066 0.261 0.586 0.223 0.141 总体幸福感5-0.161 0.205 -0.232 -0.018 0.069 0.819 0.009 0.004提取方法:主成份。
旋转法:具有Kaiser 标准化的正交旋转法。
a. 旋转在14 次迭代后收敛。
根据以上旋转后的因子载荷表可以知道:主成分一:包含职业倦怠1、职业倦怠2、职业倦怠3、职业倦怠4、职业倦怠5、职业倦怠6这6个题项,说明主成分一是反映情感枯竭和去个性化的维度。
其方差贡献率是15.926%,是8个主成分中贡献最大的一个,说明这一主成分对整体问卷的的影响最大。
主成分二:包含组织氛围4、组织氛围5、组织氛围6、组织氛围7、组织氛围8这5个题项,说明主成分二是反映组织氛围维度中学校氛围的主因素。
其方差贡献率是12.148%,是8个主成分中贡献第二大的,说明这一主成分对整体问卷的的影响第二大。
主成分三:包含职业倦怠7、职业倦怠8、职业倦怠9、职业倦怠10这4个题项,说明主成分三是反映个人成就感的主因素。
其方差贡献率是9.666%,是8个主成分中贡献第三大的,说明这一主成分对整体问卷的的影响第三大。
主成分四:包含心理资本1、心理资本2、心理资本3、心理资本4、心理资本5这5个题项,说明主成分四是反映心理资本维度中工作情绪方面的主因素。
其方差贡献率是8.756%,是8个主成分中贡献第四大的,说明这一主成分对整体问卷的的影响第四大。
主成分五:包含心理资本6、心理资本7、心理资本8这3个题项,说明主成分五是反映心理资本维度中工作状态方面的主因素。
其方差贡献率是8.335%,是8个主成分中贡献第五大的,说明这一主成分对整体问卷的的影响第五大。
主成分六:包含总体幸福感3、总体幸福感4、总体幸福感5这5个题项,说明主成分六是总体幸福感维度中生活压力方面的主因素。