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KMO大于多少可以做因子检验
Kaiser-Meyer-Olkin (
KMO
) 指数
答:
KMO
的计算核心在于评估变量间的共享信息,也就是共性度量。它通过考察每个观察项与其他所有项的偏相关系数,来衡量数据内部的聚合程度。当数据中的每个变量都能与整体产生显著的关联时,偏相关系数大,KMO值自然趋近于1,这表明数据
适合进行因子
分析。KMO的计算公式以变量之间的相关性和偏相关性为基础,但...
KMO
=0.870,卡方和df等于
多少
答:
7,效果尚可,0.6则一般,0.5一下就不建议做因子分析了。Bartlett
检验
的是变量是否相互独立。当卡方检验的概率(sig)小于0.05时,表明变量之间不是独立的,变量之间存在显著相关。此时
可以做因子
分析了。加入
kmo
值太小,或者sig
大于
0.05,说明因子分析最好不要做了,因为做出来的因子不具有代表性。
怎样用
kmo检验
量表的效度?
答:
2、结构效度是
检验因子
与测量项的对应关系是否符合预期。这个时候一般采用探索性因子分析(EFA)来
进行检验
。而因子分析的前提就是各题项或各个变量相关(因子分析本质上是降维,把几个相关的变量用更少的变量去替代解释,如果都不相关,降维就没有意义)。而
KMO
和巴特利特球形检验就是用来检验各个变量间...
用spssau
做因子
分析,
KMO
值过低怎么办?
答:
一般需要
KMO
值
大于
0.6,如果是两个分析项,KMO值一定是0.5;因而建议删除掉共同度(公
因子
方差)值较低项,这样可以提升KMO值。如果不输出KMO值,意味着数据质量过差,建议可用相关分析看下相关关系,如果相关系数值基本均小于0.2(或者没有呈现出显著性),则说明题项间关联性弱,则KMO值一定会较低...
如何
进行因子
分析?
答:
由表可以知,巴特利特球形
检验
的统计量值为3960.473,相应的概率P值为0。在显著性水平下,应拒绝原假设,认为相关系数矩阵与单位矩阵存在显著差异。同时
KMO
值为0.844,根据Kaiser给出的度量KMO的标椎可知问卷题项
适合做因子
分析。(2)公因子方差 提取值表示每个变量被公因子表达的
多少
,一般认为,
大于
0...
KMO
值是0.596
适合做因子
分析吗
答:
应该可以,看论文中
大于
0.5就可以
如何解释问卷结果的
因子
分析?
答:
由表可以知,巴特利特球形
检验
的统计量值为3960.473,相应的概率P值为0。在显著性水平下,应拒绝原假设,认为相关系数矩阵与单位矩阵存在显著差异。同时
KMO
值为0.844,根据Kaiser给出的度量KMO的标椎可知问卷题项
适合做因子
分析。(2)公因子方差 提取值表示每个变量被公因子表达的
多少
,一般认为,
大于
0...
KMO
和Bartlett test的区别是什么?
答:
2、Bartlett汉语译作“巴特利球体检验”,用于检验相关阵是否为单位阵,即检验各个变量是否各自独立。在因子分析中,若拒绝原假设,则说明
可以做因子
分析,若不拒绝原假设,则说明这些变量可能独立提供一些信息,不
适合做因子
分析。3、因子分析前,首先
进行KMO检验
和巴特利球体检验,KMO 检验系数 >0.5,(...
spssau
可以做因子
分析吗,怎么操作?
答:
如果不知道因子个数为
多少
个,就让spssau自动输出因子个数,它的原理是结合特征根大于1作为标准输出因子个数。因子分析最关键的指标:KMO值和巴特球形
检验
。如果KMO值大于0.7,并且通过巴特球形检验则说明
适合进行因子
分析,
KMO大于
0.6说明基本符合因子分析前提条件。0.5~0.6之间有时也可以接受;如果KMO...
什么数据
适合因子
分析?
答:
处理
因子
分析的方法 提取因子的个数是一个综合选择的过程。默认是按特征根
大于
1作为因子提取的标准。特征根不是唯一的判断标准。除此特征根,还可以通过累积方差贡献率、碎石图等指标综合判断。如果分析前已经有了预期的维度划分,也可以在分析时主动设定提取因子个数,再根据上面的指标
进行
调整。因子与对应...
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