本书将先用探索性因子分析对变量内部结构进行分析，再在此基础上，做验证性因子分析，因此需要使用不同的样本集。一般的做法是，先使用部分问卷数据做探索性因子分析，然后再把析出的因子用剩下的问卷数据做验证性因子分析。
做探索性因子分析的最低样本量尚未有一致的意见。本书中根据调查问卷发放回收的阶段，将第一阶段回收的60份样本用来做探索性因子分析，第二阶段回收的151份样本用来做验证性因子分析。
（1）外部创新氛围
因子分析的前提是样本数据的KMO值大于0.70，且Bartlett统计值显著异于0。（马庆国，2002）外部创新氛围的KMO样本测度和Bartlett球体检验结果均符合要求。本书针对这60份样本对所构建的外部创新氛围相关题项进行了探索性因子分析。根据特征根大于1，最大因子载荷大于0.50的要求，提取出了3个因子（见表5-18）。根据因子载荷分布来判断，政策氛围、合作氛围、竞争氛围3个变量的题项均根据预期归入了同一因子，通过了探索性因子分析的效度检验。这3个因子的累积解释变差为85.591%。
表5-18 外部创新氛围的探索性因子分析结果
注：KMO值为0.551，Bartlett统计值显著异于0（p＜0.001）。
接下来，本书对外部创新氛围各因子进行信度分析，结果见表5-19，所有的题项—总体相关系数均大于0.35，同时，各变量的Cornbach's α系数均大于0.70。可见，外部创新氛围各变量的题项之间具有较好的内部一致性。
表5-19 外部创新氛围的信度检验
综上所述，本书所建立的外部创新氛围量表具有较好的信度和效度。
（2）内部创新氛围
内部创新氛围的KMO样本测度和Bartlett球体检验结果均符合要求。本书针对这60份样本对所构建的内部创新氛围相关题项进行了探索性因子分析（见表5-20）。
表5-20 内部创新氛围的探索性因子分析结果
续 表
附：KMO值为0.758，Bartlett统计值显著异于0（p＜0.001）。
根据特征根大于1，最大因子载荷大于0.5的要求，提取出了3个因子（见表5-20）。根据因子载荷分布来判断，组织支持、任务支持、人员支持3个变量的题项均根据预期归入了同一因子，通过了探索性因子分析的效度检验。这3个因子的累积解释变差为80.053%。
接下来，本书对内部创新氛围各因子进行信度分析，结果见表5-21，所有的题项—总体相关系数均大于0.35，同时各变量的Cornbach's α系数均大于0.70。可见，内部创新氛围各变量的题项之间具有较好的内部一致性。
表5-21 内部创新氛围的信度检验
续 表(www.xing528.com)
综上所述，本书所建立的内部创新氛围量表具有较好的信度和效度。
（3）知识二元性
知识二元性的KMO样本测度和Bartlett球体检验结果均符合KMO值大于0.70，Bartlett统计值显著异于0的要求，故适合进一步做因子分析。本书针对这60份样本对所构建的知识二元性相关题项进行探索性因子分析。
根据特征根大于1，最大因子载荷大于0.50的要求，学者们提取出了两个因子（见表5-22）。根据因子载荷分布来判断，知识探索和知识利用两个变量的题项均根据预期归入了同一因子，通过了探索性因子分析的效度检验。这两个因子的累积解释变差为80.354%。
表5-22 知识二元性的探索性因子分析
附：KMO值为0.733，Bartlett统计值显著异于0（p＜0.001）。
接下来，本书对知识二元性各因子进行信度分析，结果见表5-23，所有的题项—总体相关系数均大于0.35，同时各变量的Cornbach's α系数均大于0.70。可见，知识二元性各变量的题项之间具有较高的内部一致性。
表5-23 知识二元性的信度检验
综上所述，本书建立的知识二元性量表具有较好的信度和效度。
（4）服务创新绩效
服务创新绩效的KMO样本测度和Bartlett球体检验结果均符合KMO值大于0.70，Bartlett统计值显著异于0的要求，故适合进一步做因子分析。本书针对这60份样本对所构建的服务创新绩效相关题项进行探索性因子分析（见表5-24）。
表5-24 服务创新绩效的探索性因子分析
附：KMO为0.660，Bartlett统计值显著异于0（p＜0.001）。
根据特征根大于1，最大因子载荷大于0.5的要求，学者们提取出了一个因子。根据因子载荷分布来判断，服务创新绩效的题项均根据预期归入了同一因子，通过了探索性因子分析的效度检验。一个因子的累积解释变差为82.741%。
接下来，本书对服务创新绩效因子进行信度分析，结果见表5-25，所有的题项—总体相关系数均大于0.35，同时各变量的Cornbach's α系数均大于0.70。可见，服务创新绩效题项之间具有较高的内部一致性。
表5-25 服务创新绩效的信度检验
综上所述，本书建立的服务创新绩效量表具有较好的信度和效度。
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