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KMO大于多少可以做因子检验
为什么需要
进行KMO检验
?
答:
SPSS提供判断原始变量是否适合作因子分析,所以
进行KMO检验
。一个大的KMO测度值支持
进行因子
分析。一般而言,KMO测度>0.5意味着因子分析
可以进行
,而在0.7以上则是令人满意的值。KMO在0.9以上,非常合适
做因子
分析;在0.8-0.9之间,很适合;在0.7-0.8之间,适合;在0.6-0.7之间,尚可;在0.5...
为什么要
进行KMO检验
?
答:
SPSS提供判断原始变量是否适合作因子分析,所以
进行KMO检验
。一个大的KMO测度值支持
进行因子
分析。一般而言,KMO测度>0.5意味着因子分析
可以进行
,而在0.7以上则是令人满意的值。KMO在0.9以上,非常合适
做因子
分析;在0.8-0.9之间,很适合;在0.7-0.8之间,适合;在0.6-0.7之间,尚可;在0.5...
如何
进行KMO检验
?
答:
SPSS提供判断原始变量是否适合作因子分析,所以
进行KMO检验
。一个大的KMO测度值支持
进行因子
分析。一般而言,KMO测度>0.5意味着因子分析
可以进行
,而在0.7以上则是令人满意的值。KMO在0.9以上,非常合适
做因子
分析;在0.8-0.9之间,很适合;在0.7-0.8之间,适合;在0.6-0.7之间,尚可;在0.5...
KMO检验
有什么用呢?
答:
SPSS提供判断原始变量是否适合作因子分析,所以
进行KMO检验
。一个大的KMO测度值支持
进行因子
分析。一般而言,KMO测度>0.5意味着因子分析
可以进行
,而在0.7以上则是令人满意的值。KMO在0.9以上,非常合适
做因子
分析;在0.8-0.9之间,很适合;在0.7-0.8之间,适合;在0.6-0.7之间,尚可;在0.5...
因子
分析之前要做什么
检验
呢?
答:
你好。因子分析之前要用
KMO检验
和Bartlett球形检验。(1)KMO。用于检查变量间的偏相关性,取值在0-1之间。KMO值越接近于1,变量间的偏相关性就越强,因子分析效果就好。KMO值0.9以上极
适合做因子
分析,0.8以上适合做因子分析,0.7以上尚可,0.6以上勉强可以,0.5以上不适合,0.5以下非常不适合。
KMO检验
在
因子
分析中的运用
答:
不
适合做因子
分析。若假设不能被否定,则说明这些变量间可能各自独立提供一些信息,缺少公因子。3、举例:巴特利球形
检验
统计量为131.051,相应的概率Sig为0.000,因此可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时,
KMO
值为0.762,根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合作因子分析。
SPSS如何
进行KMO检验
?
答:
如何
进行KMO检验
?SPSSAU可以进行KMO检验。KMO检验是因子分析出来结果的指标值。因子分析探索定量数据可以浓缩为几个方面(因子),每个方面(因子)和题项对应关系;关于因子分析步骤如下:第一:分析KMO值;如果此值
高于
0.8,则说明非常
适合进行因子
分析;如果此值介于0.7~0.8之间,则说明比较适合进行因子...
因子
分析中的
KMO
统计量具体是指什么
答:
不
适合做因子
分析。若假设不能被否定,则说明这些变量间可能各自独立提供一些信息,缺少公因子。3、举例:巴特利球形
检验
统计量为131.051,相应的概率Sig为0.000,因此可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时,
KMO
值为0.762,根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合作因子分析。
因子
分析中的
KMO
统计量是什么意思?
答:
不
适合做因子
分析。若假设不能被否定,则说明这些变量间可能各自独立提供一些信息,缺少公因子。3、举例:巴特利球形
检验
统计量为131.051,相应的概率Sig为0.000,因此可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时,
KMO
值为0.762,根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合作因子分析。
怎样
做因子
分析?
答:
在第二步删除掉不合理题项后,并且确认因子与题项对应关系良好后,则可结合因子与题项对应关系,对
因子进行
命名。 1.前提条件
KMO
值与Bartlete球形
检验
使用因子分析进行信息浓缩研究,首先分析研究数据是否
适合进行因子
分析,从上表可以看出:KMO值为0.922,
大于
0.6,满足因子分析的前提要求,意味着数据可用于因子分析研究。
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