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表三、「辦公室窗簾使用後評估」探索性因素分析

萃取因素及其負荷量
題號 平均數
因素1 因素2 因素3 因素4 因素5 因素6 因素7
2-14 4.159 .757 .039 .222 .174 .124 .070
2-15 4.137 .735 .100 .037 .159 .096 .285 .208
2-16 4.199 .734 .053 .209 .034 .152 .165
2-12 4.168 .688 .172 .021 .125 .320 .014 .134
2-18 4.221 .625 .121 .084 0 .131 .320 .270
2-19 4.058 .613 .090 .060 .002 .176 .171 .341
2-13 3.836 .588 .143 .056 .538 .118 .145
2-5 3.301 .011 .839 .034 .205 .074 .097 .105
2-6 3.261 .094 .835 .130 .210 .008 .093 .072
2-4 3.376 .096 .584 .249 .328 .290 .058
2-7 3.513 .105 .509 .320 .143 .414

2-24 3.235 .091 .782 .206 .236 .056
2-29 2.929 .309 .693 .117 .162 .178
2-30 3.199 .180 .682 .006 .011 .267 .322
2-26 3.327 .137 .132 .597 .354 .246 .005
2-25 3.292 .069 .035 .207 .814 .123 .189 .090
2-33 3.527 .201 .175 .749 .102 .075 .366
2-1 3.898 .069 .055 .075 .092 .846 .160 .133
2-2 3.619 .079 .076 .098 .127 .843 .113 .106
2-22 3.717 .113 .114 .052 .153 .096 .876 .052
2-23 3.739 .093 .173 .170 .217 .229 .717 .150
2-31 3.863 .016 .205 .099 .325 .122 .742
2-32 3.796 .140 .131 .254 .124 .029 .737
2-35 3.863 .199 .019 .179 .055 .196 .554
初始特徵值 7.213 2.733 1.679 1.396 1.290 1.202 1.033
平均數* 4.111 3.363 3.173 3.409 3.759 3.841 3.728
可解釋變異量% 14.232 10.043 9.598 8.897 8.706 8.598 8.496
累積可解釋變異量% 14.232 24.275 33.872 42.770 51.475 60.073 68.570

* 平均數範圍為 1-5。

同因素，可進行因素分析。經以主 荷量後，採用逐題刪除的方式，將 經 KMO 與 Bartlett 適用性考驗後
成份分析法註 5，並以最大變異法 因素負荷量小於 0.5 與跨因素之負 發 現， 其 KMO=0.85， 表 示 其 適
註 6 進行直交轉軸後，共萃取出特 荷量大於 0.4 者，以及由單一題目 切性「良好」，而其 Bartlett 球形
徵值大於 1 的因素 9 個，這 9 個因 組成一因素者刪除，結果共計刪 檢定之近似卡方分配為 2357.223
素總共可解釋 66.51% 的變異量。 除 11 題，以其餘的 24 題再次進 (df=276)，p<0.05， 已 達 顯 著 水
此一因素分析結果由於所抽取出的 分析。這 24 題的信度 Cronbach's 準，表示母群體之相關矩陣中有共
因素數目過多，因素結構過於龐 α 值為 0.893，雖比原先微降了 同因素，可進行因素分析。經以上
雜，有必要在因素數目與整體可解 0.035（題目數減少往往會導致信 述方法進行因素分析結果，共萃取
釋變異量之間尋找較佳之平衡點。 度 α 值的降低），但仍在高信度 出特徵值大於 1 的因素 7 個，這 7
因此，經檢視各題轉軸後的因素負 的範圍內。另在因素分析方面， 個因素總共可解釋 68.57% 的變異

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