如何解释问卷结果的因子分析？
结果分析
（1）KMO与巴特利特球形检验
由表可以知，巴特利特球形检验的统计量值为3960.473，相应的概率P值为0。在显著性水平下，应拒绝原假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵存在显著差异。同时KMO值为0.844，根据Kaiser给出的度量KMO的标椎可知问卷题项适合做因子分析。
（2）公因子方差
提取值表示每个变量被公因子表达的多少，一般认为，大于0.7就说明变量被公因子很好地表达。由表可以看出，绝大多数变量的提取值大于0.85，变量能被公因子很好地表达。
（3）解释总方差
提取方法：主成分分析法
（4）旋转成分矩阵
提取方法：主成分分析法
（5）计算因子得分:因子分析是基于研究各题项之间的内部依赖关系，将一些信息重叠、相关性高的变量指标归结为几个不相关的综合因子的多重统计方法。通过SPSS23.0得出的成分得分系数矩阵，见表，可得到、、、、公因子的得分表达式为：
其中、、、、公因子分别代表基础技能，创新能力，资源运用，合作精神，创新思维。
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