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사용한 주성분 분석

2024.06.23작성자 : 관리자
연구 1 유효성 구축 이 단계의 목표는 번역 후 공감 설문지(Vossen et al., 2015 )를 검증하는 것입니다. 요인 분석의 실행 가능성을 테스트한 후 우리는 Varimax 회전을 사용한 주성분 분석을 사용했습니다. 상관 행렬은 .30(계수 결정 .002) 이상의 값으로 높은 상관 수(87.9%)를 보인 반면 Bartlett의 테스트는 구형성은 변수가 독립적이지 않은 것으로 나타났습니다(Bartlett 테스트 = 2870.823, p < .001). KMO(Kaiser-Meyer Adequacy) 테스트 결과는 .870으로 나타났습니다. 이는 쌍별 변수 상관관계가 다른 변수에 의해 거의 완전히 설명된다는 것을 의미합니다. 샘플링 적합성 측정(MSA) 테스트에서 얻은 모든 값은 .80 이상이었습니다. 이러한 결과는 요인 분석을 위한 상관행렬의 적합성을 보여줍니다. Table 2 에서 보는 바와 같이 , 부하율이 .40 이상인 모든 요인에 항목을 부여한 결과 고유값이 1 이상의 3개의 값이 얻어져 전체 변량의 58.588%를 설명하였다. 이 섹션에서는 얻은 좋은 팩터 부하를 강조합니다. 포화도는 정서적 공감(26.352%)이 가장 높았고, 인지적 공감(22.066%), 공감적 관심(10.171%)이 그 뒤를 이었습니다. 표 2 공감 설문지의 표준화된 요소 풀 사이즈 테이블 표 2는 주성분 분석 결과의 성분 매트릭스를 보여줍니다. 표에는 요인과 관련 질문 항목, 그리고 포화도 값이 나와 있습니다. 비교 목적으로 카이제곱과 자유도 값이 3 이하인 경우 데이터 모델이 적합한 것으로 간주되었습니다(Hu & Bentler, 1999 ). 우리의 척도는 3 미만의 값을 산출하여 잘 조정되었으며 내부적으로 일관성이 있음을 보여줍니다.구글 상위노출 스윅스 무료스포츠중계 롤솔랭토토 롤토토 무료스포츠중계 고화질 스포츠중계 수원 셔츠룸 우머나이저 넥스트 카지노솔루션 제작 구글백링크 백링크 구매 먹튀검증사이트 먹튀사이트신고