专业卷的KMO值为0.936＞0.9，且Bartlett球形检验的p值小于0.05，说明专业卷适合做因子分析。
对专业卷中的题目进行因子分析，参照设计者设定的9个一级指标，我们设定提取9个因子。数据分析结果显示，前9个因子的累积贡献率达到61.848％，超过40％，因子能较好地反映专业卷数据结构。
表1-31 专业卷因子分析方差贡献率表（前9个因子）
将因子轴进行方差最大化正交旋转，提取前9个因子与原有的专业卷指标体系相对照，其中司法腐败遏制中的题目都归于第一个因子中，司法公开中的题目都归于第二个因子中。第七个以及第八个因子下的指标均为法律职业化中的题目。其余因子均和指标体系有一定差异。整体上划分出的因子与指标体系吻合度较低，且个别问题的因子载荷得分低于0.3，因此可考虑将吻合度较低的问题进行优化或重新归类到其他指标。
表1-32 专业卷因子载荷表
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共同度反映了每个问题中所含原始信息能被提取的公因子所代表的程度，共同度高代表某个问题与其他问题相关性高，共同度低代表该问题与其他问题相关性低，不适合在因子分析时加入。若共同度低于0.2则可考虑将问题删除后再进行因子分析。
因子分析共同度的结果显示，在专业卷的所有问题中，ZY1（即在过去三年，您获得业务培训的总时长是？）的共同度为0.140，ZY12（即在您所在地区，法院参与当地拆迁的可能性有多大？）的共同度为0.328，ZY19（即在您所在地区的刑事审判中，被告人要求证人出庭作证时，法官传唤该证人出庭作证的可能性有多大？）的共同度为0.330，可考虑将上述共同度较低的题目删除后重新进行因子分析，检验因子与指标体系的吻合度。
表1-33 专业卷因子分析共同度(www.xing528.com)
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经过多次尝试，在删除共同度低的问题ZY1（即在过去三年，您获得业务培训的总时长是？），ZY12（即在您所在地区，法院参与当地拆迁的可能性有多大？），ZY19（即在您所在地区的刑事审判中，被告人要求证人出庭作证时，法官传唤该证人出庭作证的可能性有多大？）后，因子分析的结果显示，所有问题的共同度均高于0.2，说明每个问题与其余问题的关联度较好。
表1-34 删除ZY1、ZY12、ZY19后因子分析共同度
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删除共同度低的问题后的因子分析结果显示，前9个因子的累积贡献率达到64.392％，高于所有题目的前9个因子累积贡献率（61.848％）。
表1-35 删除ZY1、ZY12、ZY19后因子分析方差贡献率表（前9个因子）
将因子轴进行方差最大化正交旋转，提取前9个因子与原有的专业卷指标体系相对照，其中司法腐败遏制中的题目都归于第一个因子中，司法公开中的题目都归于第二个因子中。第七个以及第八个因子下的指标均为法律职业化中的题目。其余划分出的因子与指标体系吻合度较低。结果显示，删除ZY1、ZY9、ZY12之后的因子组成与未删除之前的因子组成大体相同，因子划分与整体指标体系的设定仍然有较大差异，在后期的问卷设计阶段，可参考因子分析的划分结果，并结合专业知识，对原有指标体系或指标体系下的问题进行优化处理。
表1-36 删除ZY1、ZY12、ZY19后因子载荷表
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