表7-8 企业绩效量表的探索性因素分析
注：提取方法：主成分分析法;旋转方法：正交的方差极大法旋转;经过了三次迭代。
接着，我们采取同样的分析步骤对企业绩效的各个测量项目（删去Short_per5后的其他项目）进行KMO测度和巴特利特球体检验，看样本数据是否适合作探索性因子分析。分析结果显示，测量项目Long_per2存在交叉载荷现象（Crossing Loading），并且大于0.4。根据陈晓萍、徐淑英和樊景立（2008）的建议，我们删去Long_per2这个测量项目，然后再进行探索性因素分析。
表7-9 变量的KMO样本测度和巴特利特球体检验
我们对企业绩效的各个测量项目（删去Short_per5和Long_per2后的其他项目）进行KMO测度和巴特利特球体检验，看样本数据是否适合作探索性因子分析。表7-9是SPSS16.0统计软件包数据处理的输出结果。
表7-9结果显示：样本KMO值为0.832，表明该组变量数据是很适合作探索性因子分析的（0.80＜KMO＜0.90）。同时，巴特利特球体检验的γ2统计值的显著性概率是0.000（＜0.001），说明数据具有相关性，所以这组数据是很适合作探索性因子分析的（马庆国，2002）。
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