在正式进行问卷调查之前，需要在小范围发放进行问卷前测，以检验变量测量题项的信度和效度，并了解问卷的表达是否清楚合理。笔者选取上海市某重点高校的MBA学员作为小样本测试对象，共回收了55份问卷。本书基于前测的数据采用软件SPSS19.0对问卷的信度进行检验，主要参考Cronbach'a系数，一般而言如果该系数大于7则认为有较好的信度。分析得知，除了沟通变量没有达到7之外，其余变量均符合标准。我们进一步发现，沟通变量的第2个测量题项“联盟企业之间存在非正式沟通渠道，如私下聚会交流”删除后，Cronbach'a系数将提高至7.82，表明信度会提高，因此在正式问卷中将其删除，并重新对所有题项进行编号。

之后，笔者对问卷初稿的效度进行检验。效度是指问卷测试结果的有效性，即问卷项目是否测的就是研究者所要测量的问题。测量的效度越高，表示测量的结果越能显现其所测量对象代表的真正意义。本研究问卷的设计主要参考了前人文献使用的问卷量表，根据前人研究结果建立假设，能够基本保证内部效度达标，这里检验的重点在于量表的结构效度。本研究采用探索性因子分析（EFA）来验证结构效度。在作因子分析之前，要检验变量之间的相关性，只有相关性较高，才适合于作因子分析。检验变量之间的相关性需要用两种方法：KMO样本测度和Bartlett球体检验。对于KMO样本测度，通过KMO值判断数据是否适合因子分析的一般标准如下：当KMO达到0.9以上时，非常适合做因子分析；KMO值在0.8～0.9之间为很适合做因子分析；KMO值在0.7～0.8之间为适合做因子分析；KMO值在0.6～0.7之间为不太适合做因子分析；KMO值在0.5～0.6之间，做因子分析很勉强；当KMO值小于0.5时则不适合做因子分析（马庆国，2002）。对于Bartlett球体检验，当Bartlett统计值的显著时，可以进行因子分析。经过检测可知，前测问卷测量题项的KMO值为0.826，Bartlett检验显著，满足了因子分析的条件，结果如下表所示。

表6-7　前测问卷量表的KMO和Bartlett's测试结果

在因子分析适宜性检验的基础上，接着采用主成分分析法（Principal components Analysis）提取因子。因子的提取原则为特征值大于1，采用最大方差正交旋转法（Varimax），旋转后的因子负荷矩阵如表6-8所示。在对项目的区分效度评价时，遵循以下普遍原则：（1）删除在所属公共因子上的载荷小于0.5的题项；（2）删除在两个或两个以上公共因子上载荷均大于0.5的题项；（3）删除在两个或两个以上公共因子上载荷差异过小（小于0.5）的题项（Hatcher，1994）。(www.daowen.com)

表6-8　旋转后的因子负荷矩阵

续表

Extraction Method：Principal Component Analysis.
Rotation Method：Varimax with Kaiser Normalization.a.Rotation converged in 7 iterations.