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결과 및 발견 중복성을 제거하기 위한 요인 분석 요인 분석의 주요 용도는 데이터의 차원성을 잠재 변수라고 하는 더 적은 수의 대위 변수로 줄이는 것입니다. 또한 회귀 분석과 같은 모델 구축에 직면하는 일반적인 문제인 독립 변수 간의 다중 공선성을 유발할 수 있는 데이터의 중복성을 제거하는 데 사용됩니다. 패턴 공개 및 데이터 스크리닝과 같은 다른 중요한 측면 외에도. 다음 표 1은 탐색적 요인 분석(EFA) 결과, 신뢰도 계수 및 각 구성에 대한 추출 분산을 나타냅니다. 각 구성에 대한 응답자의 인식과 응답의 중요성을 보여주기 위해 일부 설명 조치도 표 1 에 포함되어 있습니다. 표 1은 각 구성을 측정하는 가장 신뢰할 수 있고 유효한 도구를 보여줍니다. 전체 신뢰도는 92.7%로 연구 구성 측정의 우수한 내부 일관성을 나타냅니다. 최소 신뢰도가 85.9%인 것도 사실이다. 추출된 분산을 통해 정확도의 척도인 타당도를 측정할 수 있습니다. 전체 추출된 분산은 85.049%로, 일반적인 관행의 70%와 비교하여 구성 간의 강력한 정확성을 확인합니다. 자세한 내용은 [ 46 ]을 참조하세요. 각 구성을 측정하기 위한 가장 타당하고 신뢰할 수 있는 도구를 얻은 후, 우리는 각 구성에 대한 기술 통계를 제공하기 위해 해당 요인 로딩으로 가중된 지표의 선형 조합으로 각 구성을 표현하고 따라서 각 구성의 평균 반응이 다음과 같은지 테스트합니다. t -test를 사용하면 유의미합니다 . 각 구성의 평균, 표준오차, t 값, p 값에 대한 결과는 다음 표 2 와 같다 . 구글상위노출 카지노솔루션 카지노솔루션 제작 카지노솔루션 제작 피망머니상 롤 토토 롤 토토 비제이벳 구글상위노출 먹튀검증사이트 11