구조 탐구

SRQ-CZ의 요인 구조 탐구 Kaiser-Meyer-Olkin 표본 추출 적정성 측정(KMO)은 .89로 표본이 적절함을 나타내며 Bartlett의 구형성 검정은 유의수준( x 2 (351) = 6739.62, p < .001)에 도달하여 상관 행렬의 인수분해성을 뒷받침했습니다. 고유값의 스크리 플롯(표시되지 않음)은 3요인 구조를 강력히 지지했습니다. 이 결과는 병렬 분석에 의해 뒷받침되었으며, 무작위로 생성된 데이터 행렬의 해당 기준 값을 초과하는 고유값을 갖는 세 가지 구성 요소가 존재함을 나타냅니다. 더욱이 Wayne Velicer의 원래 MAP 테스트(Velicer, 1976 )는 3요인 구조를 제시했습니다. 수정된 테스트 버전(O'Connor, 2000 ) 에 따르면 구성 요소의 수도 3개였습니다 . 이러한 결과와 이론 기반 이니셔티브를 데이터 기반 솔루션과 비교하여 SRQ-CZ의 3요인 구조가 선택되었습니다. EFA의 결과에 따르면 총 22개 문항이 남아 있는 것으로 나타났으며, 이를 바탕으로 3개의 척도가 생성되어 분산의 약 41%를 설명했으며, 고유값은 각각 6.63, 2.88, 1.56이었습니다. EFA에 사용된 분할 표본( n =855)의 최종 문항 평균은 2.42~4.05( SD =.90~1.30) 범위였습니다. 참가자의 자기 조절에서 측정된 분산을 가장 잘 설명하는 문항은 세 번째 요인의 GO19( 무슨 일이 있어도 지켜야 할 규칙이 있다 )였습니다. 반면, 같은 요인의 문항 GO10( 잘 되고 있는 계획을 고수할 수 있다 )은 나머지 문항보다 요인 적재량, 공통성, 평균 상관관계가 가장 낮았습니다. SRQ의 이론적 틀에 근거하여 문항 GO10은 요인의 의미를 잘 나타냈습니다. 게다가, 이 문항이 없는 모형을 검정했습니다. 그러나 더 나은 적합도에 도달하지 못했습니다. 따라서 우리는 요인 내에서 항목을 유지하고 다중 요인 지표(요인당 최소 4~6개)를 지원하기로 결정했으며, 크게 결정된 요인(Fabrigar et al., 1999 )으로 분석을 수행했습니다. 각 항목의 요인 로딩과 신뢰도는 표 2 에 나와 있습니다 . 구글상위노출 카지노api 우머나이저 넥스트 성인용품 슈가티비 무료스포츠중계 카지노솔루션 제작 라이브검문소 안전한놀이터 먹튀사이트신고