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kmo值大于多少适合做因子分析

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因子 分析怎么做？Spss判断数据是否适合做因子-2/判断数据是否适合做因子-2/首先检查收集的原始变量是否适合做因子 。如果大于0.6，说明适合分析，否则说明不适合分析 ， 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 。

1、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值大于多少适合做因子分析】
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 ， 

2、用SPSS做 因子 分析,48个样本,10个变量,KMO的值是0.522,Kmo的值太低了...有两个标准:1 。KMO值大于0.7；2.巴特球测试通过了显著性测试 。如果KMO值大于0.7，则第二个标准必须通过 。当第一个标准没有达到，我们就看第二个标准是否通过 。如果它通过测试，我们可以做因子-2/ 。这两个标准用于检测变量之间的相关程度 。可以通过删除相关性小的变量来判断哪些变量与其他变量相关 。

3、用spss做 因子 分析,KMO值太低,能不能对数据进行处理使KMO值大于0.5?可以，操作方法如下:1 。首先打开spss，然后点击分析菜单，在降维中选择因子即可，如下图所示 。2.打开窗口因子 分析并将AC1、AC2、AC3、AC4和AC5移动到变量框中 。3.点击描述按钮打开相应的窗口，并检查初始解 ， 检查相关系数矩阵和KMO和巴特利特球度检验的系数 。4.然后点击提取按钮，打开窗口勾选分析相关矩阵，显示因子未勾选的解和砾石图 。

4、spss判断数据是否适合做 因子 分析判断数据是否合适因子-2/首先 ， 检查收集的原始变量是否适合因子-2/，通过KMO检验和巴特利特检验结果进行判断 。KMO和巴特利特的KMO值的判断标准是0.6 。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 。
5、 因子 分析怎样做?你好 。因子 分析之前要用KMO检验和巴特利特球面检验，①KMO .用于检查变量之间的偏相关，值在01之间 。KMO值越接近1，变量之间的偏相关越强，效果越好因子-2/ ， KMO值0.9以上非常适合做因子 分析，0.8以上适合做因子 分析 ， 0.7以上可以接受，0.6以上勉强可以接受，0.5以上不适合 ， 0.5以下很好 。实际应用中，0.7以上效果更好 。

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