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今天,你追剧了吗?
为什么?
追剧行为影响因素研究
——基于因子分析
目 录
→
1 因子分析概述
2 问卷设计与数据收集
3 探索性因子分析
4 追剧影响因素分析
5 结论与展望
1
因子分析概述
X = AF + ε
2
问卷设计与数据收集
→
很重要
很不重要
1~5
问卷设计
原始因素
对应变量
原始因素
对应变量
原始因素
对应变量
演员的颜值
v1
国别
v9
豆瓣等平台的网评
v17
演员的服装和妆容
v2
题材
v10
收视率
v18
演员的演技
v3
情节
v11
播出的电视台
v19
演员的影响力
v4
风格
v12
相对同时段所播电视剧的竞争力的大小
v20
出品方
v5
剧集的长度
v13
播出平台
v21
导演的影响力
v6
更新的频率
v14
播出的时间段
v22
编剧的影响力
v7
特效
v15
本人的空闲程度
v23
宣传力度
v8
朋友推荐
v16
对原著的喜爱程度
v24
2
问卷设计与数据收集
→
数据收集
230
3
探索性因子分析(EFA)
→
探索性因子分析
3
探索性因子分析(EFA)
→
数据预检测
(SPSS:分析→ 描述性统计→ 频率→ 统计量→ 偏度)
表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数
(SPSS:分析→ 描述性统计→ 频率→ 统计量→ 峰度)
表征概率密度分布曲线相对于平均值不对称程度的特征数
(SPSS:分析→ 度量→ 可靠性→模型α)
克朗巴哈系数,表征检测信度
0.6
||3
||10
3
探索性因子分析(EFA)
→
数据预检测
变量
均值
标准差
方差
偏度
峰度
统计量
标准误差
统计量
统计量
统计量
标准误差
统计量
标准误差
v1
3.91
.067
1.024
1.049
-.680
.160
-.149
.318
v2
3.96
.063
.964
.929
-.800
.160
.396
.318
v3
4.58
.049
.752
.565
-1.900
.160
3.468
.318
v4
3.81
.060
.916
.838
-.195
.160
-.751
.318
v5
2.47
.077
1.166
1.358
.371
.160
-.562
.318
v6
2.84
.083
1.267
1.606
.085
.160
-.937
.318
v7
3.02
.090
1.371
1.878
-.041
.160
-1.117
.318
v8
3.35
.076
1.164
1.354
-.262
.160
-.681
.318
v9
3.18
.083
1.265
1.601
-.156
.160
-.919
.318
v10
3.79
.077
1.171
1.371
-.806
.160
-.137
.318
v11
4.19
.061
.933
.870
-1.056
.160
.696
.318
v12
3.69
.077
1.173
1.375
-.529
.160
-.624
.318
v13
3.42
.074
1.122
1.258
-.333
.160
-.536
.318
v14
3.72
.079
1.207
1.458
-.711
.160
-.369
.318
v15
3.52
.075
1.147
1.316
-.451
.160
-.474
.318
v16
3.47
.067
1.019
1.038
-.363
.160
-.256
.318
v17
3.09
.081
1.229
1.511
-.287
.160
-.810
.318
v18
3.09
.083
1.271
1.615
-.107
.160
-.950
.318
v19
2.64
.081
1.240
1.538
.254
.160
-.848
.318
v20
2.84
.082
1.255
1.575
.061
.160
-.966
.318
v21
2.92
.083
1.260
1.587
-.023
.160
-.959
.318
v22
2.76
.088
1.340
1.794
.210
.160
-1.105
.318
v23
4.25
.063
.965
.931
-1.240
.160
1.047
.318
v24
3.81
.077
1.173
1.375
-.698
.160
-.413
.318
Cronbachs Alpha
项数
0.851
24
样本稳定
可信度系数 0.6
3
探索性因子分析(EFA)
→
SPSS操作步骤
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
3
探索性因子分析(EFA)
→
KMO检测
KMO值
适合度
0.9
非常适合
0.8 ~ 0.9
很适合
0
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