7.5.2.1　课程结构

运用SPSS 22.0对课程结构进行探索性因子分析，KMO的值为0.757，大于0.70的因子分析“适合”标准，说明适合做因子分析，见表7.15。结果得到一个特征值大于1的因子，这个因子对课程结构这一维度的解释度为73.989%，即这个因子解释了73.989%的总变异。如果萃取后的因素能联合解释所有变量50%以上，则萃取的因素可以接受，分析结果表明，该维度测量的建构效度较高，仍然将其命名为“课程结构”，如表7.16所示。

表7.15　课程结构因子KMO和Bartlett's检验

表7.16　课程结构因子解释的总方差

提取方法：主成分分析法。

7.5.2.2　培养途径

运用SPSS 22.0对培养途径进行探索性因子分析，KMO的值为0.714，大于0.70的因子分析“适合”标准，说明适合做因子分析，见表7.17。结果得到一个特征值大于1的因子，这个因子对培养途径这一维度的解释度为54.083%，即这个因子解释了54.083%的总变异。如果萃取后的因素能联合解释所有变量50%以上，则萃取的因素可以接受，分析结果表明，该维度测量的建构效度较高，仍然将其命名为“培养途径”，如表7.18所示。

表7.17　培养途径因子KMO和Bartlett's检验

表7.18　培养途径因子解释的总方差

提取方法：主成分分析法。

7.5.2.3　师资水平

运用SPSS 22.0对师资水平进行探索性因子分析，KMO的值为0.817，大于0.80的因子分析“很适合”标准，说明适合做因子分析，见表7.19。结果得到一个特征值大于1的因子，这个因子对师资水平这一维度的解释度为73.141%，即这个因子解释了73.141%的总变异。如果萃取后的因素能联合解释所有变量50%以上，则萃取的因素可以接受，分析结果表明，该维度测量的建构效度较高，仍然将其命名为“师资水平”，如表7.20所示。

表7.19　师资水平因子KMO和Bartlett's检验

表7.20　师资水平因子解释的总方差

提取方法：主成分分析法。

7.5.2.4就业服务(www.daowen.com)

运用SPSS 22.0对就业服务进行探索性因子分析，KMO的值为0.771，大于0.70的因子分析“适合”标准，说明适合做因子分析，见表7.21。结果得到一个特征值大于1的因子，这个因子对就业服务这一维度的解释度为70.274%，即这个因子解释了70.274%的总变异。如果萃取后的因素能联合解释所有变量50%以上，则萃取的因素可以接受，分析结果表明，该维度测量的建构效度较高，仍然将其命名为“就业服务”，如表7.22所示。

表7.21　就业服务因子KMO和Bartlett's检验

表7.22　就业服务因子解释的总方差

提取方法：主成分分析法。

7.5.2.5　社会网络的异质性

运用SPSS 22.0对社会网络的异质性这一因子进行探索性因子分析，KMO的值为0.704，大于0.70的因子分析“适合”标准，说明适合做因子分析，见表7.23。结果得到一个特征值大于1的因子，这个因子对社会网络的异质性这一维度的解释度为66.993%，即这个因子解释了66.993%的总变异。如果萃取后的因素能联合解释所有变量50%以上，则萃取的因素可以接受，分析结果表明，该维度测量的建构效度较高，仍然将其命名为“社会网络的异质性”，如表7.24所示。

表7.23　社会网络的异质性因子KMO和Bartlett's检验

表7.24　社会网络的异质性因子解释的总方差

提取方法：主成分分析法。

7.5.2.6　社会网络的关系强度

运用SPSS 22.0对大学生社会网络的关系强度这一因子进行探索性因子分析，KMO的值为0.718，大于0.70的因子分析“适合”标准，说明适合做因子分析，见表7.25。结果也是得到一个特征值大于1的因子，这个因子对社会网络的关系强度这一维度的解释度为64.459%，即这个因子解释了64.459%的总变异。如果萃取后的因素能联合解释所有变量50%以上，则萃取的因素可以接受，分析结果表明，该维度测量的建构效度较高，仍然将其命名为“社会网络的关系强度”，如表7.26所示。

表7.25　社会网络的关系强度因子KMO和Bartlett's检验

表7.26　社会网络的关系强度因子解释的总方差

提取方法：主成分分析法。

表7.27　就业能力验证性因子分析路径系数估计