為了保證探索性因子分析方法的適用性，本研究首先對量表各題項做了KMO樣本測度和Bartlett球體檢驗。根據馬慶國（2002）的觀點，KMO樣本測度越接近於1，則越適合於作因子分析；KMO過小，就不適合做因子分析。對於KMO測度與進行因子分析適用性的關係主要采用主觀經驗判斷：KMO在0.9以上，非常適合；0.8～0.9，很適合；0.7～0.8，適合；0.6～0.7，不太適合；0.5～0.6，很勉強；0.5以下，不適合。而Bartlett球形檢驗統計量近似服從卡方分布，其零假設為變量的相關係數矩陣為單位矩陣，當檢驗結果拒絕零假設時，可以進行因子分析。
1.集群企業知識基礎的因子分析和內部一致性分析結果
企業知識基礎量表的KMO測度為0.797，屬於比較適合因子分析的數據；另外，Bartlett球形檢驗的卡方值為425.852，統計顯著性概率為0.000，小於1%，也說明該數據具有相關性，適合做因子分析。
對集群企業知識基礎的探索性因子分析結果表明，從企業知識基礎量表的5個題項中，可以提取一個因子，它能夠解釋總變異量的62.418%；每個因子的載荷都大於0.7。從共同度的分析結果可見，各題項的共同度都比較大，表明問卷具有較大的效度。同時，該量表的內部一致係數即CronbachAlpha值為0.887，遠大於可接受值0.7，表示量表具有較高的信度。因此，集群企業知識基礎量表具有較高的信度和效度，不需要刪除任何題項。
2.集群企業學習能力的因子分析和內部一致性分析結果
集群企業學習能力量表的KMO測度為0.759，屬於比較適合因子分析的數據；另外，Bartlett球形檢驗的卡方值為229.028，統計顯著性概率為0.000，小於1%，也說明該數據具有相關性，適合做因子分析。
對集群企業學習能力的探索性因子分析結果表明，從企業學習能力量表的6個題項中，可以提取一個因子，它能夠解釋總變異量的66.529%；每個因子的載荷都大於0.7。從共同度的分析結果可見，題項的共同度都比較大，表明問卷具有較大的效度。同時，該量表的內部一致係數即Cronbachalpha值為0.831，遠大於可接受值0.7，表示量表具有較高的信度。因此，集群企業學習能力量表具有較高的信度和效度，不需要刪除任何題項。
3.集群企業知識整合能力量表因子分析與內部一致性分析
對集群企業知識整合能力量表的KMO樣本測度和Bartlett球形檢驗可知，該量表的KMO測度為0.806，屬於比較適合因子分析的數據；另外，Bartlett球形檢驗的卡方值為1198.355，統計顯著性概率為0.000，小於1%，也說明該數據具有相關性，適合做因子分析。
對集群企業知識整合能力的探索性因子分析結果表明，從企業知識整合能力量表的9個題項中，可以提取一個因子，它能夠解釋總變異量的67.792%；從共同度的分析結果可見，題項的共同度都比較大，表明問卷具有較大的效度。同時，該量表的總體內部一致係數即Cronbach alpha值為0.933，遠大於可接受值0.7，表示量表具有較高信度，不需要刪除任何題項。
4.集群企業外部環境不確定性量表信度與效度分析
對集群企業外部環境不確定性量表的KMO樣本測度和Bartlett球形檢驗可知，該量表的KMO測度為0.67，屬於適合因子分析的數據；另外，Bartlett球形檢驗的卡方值為305.325，統計顯著性概率為0.000，小於1%，也說明該數據具有相關性，適合做因子分析。
對集群企業外部環境不確定性量表的探索性因子分析結果表明，量表的7個題項可以提取出兩個因子，它能夠解釋總變異量的62.725%；根據兩個因子得分的特征和量表設計的初衷，筆者將兩個因子分別稱為市場不確定性和技術不確定性。從共同度的分析結果可見，題項的共同度都比較大，表明問卷具有較大的效度。同時，該量表的總體內部一致係數即Cronbach alpha值為0.357，兩個子維度的Cronbach alpha分別達到了0.721和0.739，這意味著企業外部環境不確定性量表存在兩個不同的維度，在分析環境不確定性對理論模型的影響時，應該分別考慮市場不確定性和技術不確定性兩個維度的效應。