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什么数据适合做因子分析

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因子 分析怎么做？因子 分析怎么做？为什么有时候需要调查-2因子-1/？因子 分析怎么做？因子 分析怎么做问题1: 因子 分析已经由SPSS做出 ， 那么具体的分析结果应该是什么？支持我~问题二:因子 分析聚类分析的区别和联系是完全不同的 。没有必要比较两者的区别和联系，问题3:cluster分析与因子-1/的区别根据数据的内部特征对案例进行分类，你们是一类的，所以没毛?。?110您可以尝试使用变量聚类来代替因子 。问题四:什么样的数据适合做因子 分析和聚类分析相关，我们分别做了因子 分析和clustering 分析，但是两个结果不一致是什么意思 。

1、KMO的值小于0.5但巴特利检验确实显著的,可以做 因子 分析吗?【什么数据适合做因子分析】KMO的值小于0.5，但巴特利测试确实意义重大 。你能做到因子 分析？一般需要满足分析的要求 ， 而数据是合适的 。分析KMO和巴特球试验分析KMO值；如果这个值高于0.8，就非常适合因子分析；如果这个值在0.7到0.8之间，说明因子分析；如果这个值在0.6到0.7之间，则表示因子分析；如果这个值小于0.6，则表示因子分析；如果Bartlett检验对应的P值小于0.05，也说明适合因子分析；如果只有两项分析 ， KMO反正是0.5 。

通常，KMO值应该大于0.6 。如果有两项分析，则KMO值必须为0.5；所以建议删除共性低的条目(common 因子 variance)，可以提高KMO值 。如果KMO值没有输出，说明数据质量不好 。建议用correlation 分析来看相关性 。如果相关系数值基本都小于0.3(或者没有表现出显著性)，说明项目之间的相关性弱，KMO值肯定会低 。建议去除/120之前相关系数值较低的项目 。

2、...SPSS 分析结果得到以下的这图,可以证明那些 数据适合做 因子 分析...en此KMO和Ba球测试用于测试因子 分析是否可以进行 。单从测试结果来看，说明因子 分析可以进行 。KMO是KaiserMeyerOlkin的抽样适宜性度量 。KMO测度的值越高(接近1.0时)，变量的共同点就越多因子，所以数据适合因子 分析 。一般按照以下标准解释指数值:KMO值在0.9以上为很好，0.8 ~ 0.9为好，0.7 ~ 0.8为一般，0.6 ~ 0.7为差，0.5 ~ 0.6为很差 。
Bartlett球面检验的目的是检验相关矩阵是否为恒等矩阵 。如果是单位矩阵，因子模型不合适，巴特利特球面检验的虚无假设是相关矩阵是单位矩阵 。如果这个假设不能被拒绝，说明数据不适合因子 分析 ， 一般来说，显著性水平值越小 。

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