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因子分析 kmo 0.5

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KMO为主成分分析效度检验指标KMO0.9非常适合因子分析:0 . 80 . 9适合:0.70.8适合:0.60.7仍然:kmo该值在0到1的范围内，并且因子 分析有效 。Spass能做因子-3/你能做什么因子 分析 ， 因子 分析用来浓缩问题 。

1、spass可以做 因子 分析么Can do因子 分析，因子分析它用于将条目，比如20个句子，浓缩成5个关键词 。同样 ， 研究项有20个问题，也可以浓缩成5项 。操作:一次性选择右侧方框中的所有研究项目 ， 点击开始分析 。因子 分析有以下注意事项:因子的编号可自行设定 。比如有20个研究项目，预计分成5 因子，在spssau上可以主动设置-2 。如果不知道因子的号码，让spssau自动输出因子的号码 。其原理是将大于1的特征根组合为标准输出因子数 。

如果KMO值大于0.7 ， 并且通过了黄油球检验，则说明适合因子 分析，如果KMO值大于0.6，则基本满足因子 分析的前提条件 。0.5~0.6有时可以接受；如果KMO小于0.5，则不适合 。方差解释率，比如20句话浓缩成5个关键词，即因子，一个关键词可以承载20句话的部分信息 。比如方差解释率为0.1 ， 表示因子表达了20个句子的10%的信息 。

2、KMO指标如何应用于 因子 分析中?【因子分析 kmo 0.5】KMO为主要成分分析 KMO0.9非常适合做因子分析:0.80 . 9之间:0.70.8之间:0.60.7之间 。操作方法如下:1 。首先打开分析的SPSS文件或导入数据，选择对应的数据并打开 。2.接下来，在“分析”的“降维”中选择“因子” 。3.在弹出的界面中，选择需要分析的变量，放入右边的变量框中 。

3、用spss已导出 因子 分析,具体结果要怎么 分析 。KMO检验的统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关较强，适用于因子 分析，球面检验P小于0.001，说明变量之间存在相关性 。第二个表是common，表示每个变量所包含的原始信息可以被common 因子提取的程度 。根据你的数据，有两个常见的因子提取出来的，第三表是指两个提取出来的主成分比较能说明差异的，第四表是主成分表达式，第五表是/122 。
4、 kmo值在什么范围内, 因子 分析才是有效的? kmo的值在0到1的范围内，因子 分析有效 。kmo检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标 ， 主要用于多元统计因子 分析，当所有变量的简单相关系数的平方和远大于偏相关系数的平方和时，则kmo的值更接近 。kmo值KMO统计的特点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，大于0.9的KMO非常适合因子 分析 。

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