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因子分析kmo值

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因子 分析需要满足kmo等条件 。因子 分析的主要方式是建立因子模型du来计算每个委托人因子的得分，从而分析委托人-1，不适合因子 分析应该改什么分析方法？因子 分析根据处理后的数据直接收录，使用spss因子-2/时 ， 使用spss软件因子-2/是什么意思？KMO和巴特利特接受测试，看看他们是否适合做，一般来说，KMO值越接近1越好 。如果大于0.5，适合做因子 分析，您的KMO值是大于0.5的0.674 。

1、spss软件默认的 因子应满足条件是什么?因子分析需要满足kmo等条件 。判断数据是否适合因子 分析，我们首先考察收集到的原始变量是否适合因子 分析 ， 我们用KMO检验和巴特利特检验结果来判断 。KMO和巴特利特的测试通常有0.6的KMO值 。如果大于0.6 ， 说明适合分析，否则说明不适合分析 。同时Bartlett检验对应的p值小于0.05也说明适合分析 。

2、用spss软件做的 因子 分析得到的结论都是什么意思测试KMO和巴特利特，看他们是否适合因子-2/ 。一般来说 ， KMO越接近1越好 。如果大于0.5，则适用于因子-2/ 。巴特利特的测试主要靠Sig 。越小越好，你的接近0 。可以断定你的数据适合因子-2/ 。在第二个表中，提取两个总体因子来代替原来的八个原始变量，这两个总体因子的方差贡献率为78.604%，也就是说这两个总体因子可以解释原来八个原始变量所包含的78.604%的信息 。
【因子分析kmo值】
3、使用spss 因子 分析时,原始数据可以有负数么?巴特利特和 kmo检验的数据可...是 。因子 分析根据处理后的数据直接收录 。因子 分析的主要方式是建立因子模型du来计算每个委托人因子的得分 ， 从而分析委托人-1 。数据标准化只是不同变量的尺寸标注，明确每个变量的单位去掉，统一成标准化的数据 。如果原来的数据单元不冲突，那么是否标准化就没多大关系了 。从形式上来说，多元统计分析之前要对数据进行标准化，以保证统计分析的正确性 。

KMO统计:通过比较简单相关系数和偏相关系数来判断变量之间的相关性 。相关性强时，偏相关系数比简单相关系数小得多 ， KMO值接近1 。一般来说，KMO>0.9非常适合因子分析；0.8 < kmo < 0.9为宜；0.7以上可以接受，0.6效果差，0.5以下不适合因子-2/ 。扩展数据的主要目的:因子 分析是描述一些更基本的隐藏变量(latentvariable，
4、KMO值小于0.5,不适合 因子 分析应该换什么 分析法?好像因子 分析和主成分分析的结果差不多 。我上个月做了一个，也是KMO<0.7，这就是你的变量选择有问题，就是它们之间的相关性太差 。可以尝试剔除解释方差能力较小的变量，即相关性较差的变量，这样可以提高KMO值，当所有变量间简单相关系数的平方和远大于偏相关系数的平方和时，KMO值接近1 。KMO值越接近1 ， 变量之间的相关性越强，原变量越适合作为因子分析 。

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