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因子分析kmo值小于0.5

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kmo测试值大于0.5可以接受吗kmo测试值大于0.5可以接受吗？kom小于0.7怎么办？根据信度值，应该排除题目 ， KMO值至少要大于0.8 。一般来说，KMO>0.9非常适合因子分析；0.8 < kmo < 0.9为宜；高于0.7可以接受，但在0.6效果较差，低于0.5不适合因子 分析 。

1、如何进行KMO检验?1、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；高于0.7可以接受，但在0.6效果较差，低于0.5不适合因子 分析 。2.巴特利特球度试验(BarlettTestofSphericity) 。

它基于变量的相关系数矩阵，零假设:相关系数矩阵是单位矩阵 。如果巴特利球形检验的统计测量值较大，对应的关联概率值小于用户给出的显著性水平，则应拒绝零假设；另一方面，也不能排斥零假设，认为相关系数矩阵可能是单位矩阵，不适合因子 分析 。如果假设不能被否定，说明这些变量可能独立提供一些信息，不存在公因子 。3.比如巴特利球检验的统计量为131.051，对应的概率Sig为0.000，可以认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异 。

2、SPSS效度刚好为0.7怎么办不符合因子 分析的要求 。解决方法:第一步:选择“因子 分析” 。导入数据后，只需依次选择:“分析“降维”因子” 。第二步:选择变量 。如果只有一个变量，请单击中间向右的箭头 。如果有多个变量 ， 可以选择第一个变量，按住shift键 ， 然后单击最后一个变量，一次性选择所有变量 。第三步:选择KMO和巴特利特球度检验 。这里先不要点击确定 ， 先选择描述，然后在相关矩阵中勾选KMO和巴特利特球度检验 。

3、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，并且通过了黄油球测试，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 。

4、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 。

5、 kmo检验值大于 0.5可以接受吗 kmo测试值大于0.5可以接受吗？可以接受 。因子分析Method是指分析的一种多元统计方法 ， 它从指标相关矩阵内的依赖关系出发 ， 将一些信息重叠、关系复杂的变量化简为几个不相关的积分 。它是一种多元统计因子隐藏在多元数据中但不能直接观察到但影响或支配可测变量 ， 估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性 。以至于同一组的变量之间相关度高 ， 但不同组的变量不相关或低，每组变量代表一个基本结构——public因子 。
6、kom小于0.7怎么办【因子分析kmo值小于0.5】根据信度值，应该排除题目，KMO值至少要大于0.8 。KMO值是人们用来判断数据是否适合因子 分析的标准 ， 实际上，KMO值是分析各项目之间的某种相关性 ， 以及是否存在一定的局部因子(局部-例如，五道线性代数选择题测数学能力，至少有一道是局部因子 ， 所有题都用1因子)测 。KMO越高，就越能说明local 因子的存在，比较合适的因子 -3/(因为因子-3/的目的是把大量的题目简化，分成几类因子，只偏/12344 。能源方面的一般经验因子 分析)是0.8以上比较好，0.7以上比较合适，0.5以上不太好，但勉强可以做到(5以上是最低标准) 。

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