| 农户间借贷信任影响因素研究 |
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KMO是Kiser—Meyer—Olkin的抽样适当性量数，表示变量间共同因素数。KMO用来检验样本是否充足。KMO值越接近1，越适合做因素分析；KMO值过小的话，不适合做因子分析。一般认为，KMO在0.9以上，非常适合做因素分析；KMO值在0.8-0.9之间，很适合；在0.7-0.8，适合；在0.6-0.7之间，不太适合；在0.5-0.6之间，勉强适合；在0.5以下，不适合。巴特勒检验用来检验相关矩阵是否为单位矩阵。检验结果见表2。
样本检验结果显示，KMO=0.722＞0.5，说明数据共同因素较多，适合进行因素分析。并且，巴特勒检验中Approx. Chi-Square的值为9325.977，大于自由度800的显著性水平，说明相关矩阵中存在共同因子，样本基本数据适合进行因素分析。
2.因子载荷及累计方差
量表的有效性通过因子之间因子载荷系数来检验。根据因素分析的理论，项目的因子载荷值越大，说明该项目与公因子之间的关系越密切。在社会科学中，因子载荷系数大于0.4就被认为是有效。分析结果见表3。
样本因子分析结果显示，因子载荷系数皆大于0.4，并且累积解释量达69.05%，说明该量表设计是有效的。
3.样本信度分析
信度分析主要用于检验量表相关变量是否具有稳定性和一致性，即检验量表内部各个题项之间相符合的程度以及两次度量的结果是否具有一致性，常用Cronbach’s a系数来估计。Cronbach’s a系数值界于O-1之间，系数越大，表示该变两个各题项之间的相关性越大，也就是说其内部一致性越高。本研究运用SPSSl7.O对调研数据进行了信度分析，总量表及4个因子的信度指标如表4所示。
表4显示，四个分量表的Cronbach’s a系数分别为
0.823、0.801、0.782和0.746，均大于0.7这一最低可接受水平，且分项对总项的相关系数最低为0.521，大于0.4最低接受标准，删除任何题项后的a系数也无显著提高。
（三）相关性分析
对借方农户与贷方农户之间的亲疏关系、借方农户的收入水平、名声情况、历史借贷上一页 [1] [2] [3] [4] [5] [6] 下一页 |
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