spss里，因子分析，当KMO小于0.5.证明不太适合做因子分析，但是Bartlett的p值小于显

spss里，因子分析，当KMO小于0.5.证明不太适合做因子分析，但是Bartlett的p值小于显著性0.05，证明适合做因子分析，请问，这种情况怎么办呢？

推荐答案 2016-03-24

通常是需要两个条件同时满足。
不过虽然说不适合因子分析，但是还是可以利用当前的因子分析结果（主要是因子载荷和共同度）并结合信度分析（alpha系数）、区分度分析（如题总相关）等获得一些有用的信息，通过一些相应的指标发现一些测量学性质较差的题目（不符合理论设想或者你的基本假设的），然后再来试试因子分析，也许KMO会好些

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第1个回答 2016-03-24

两者要同时满足才可以的，亲。（南心网 SPSS数据分析）

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spss判断数据是否适合做因子分析答：通常KMO值的判断标准为0.6。大于0.6说明适合进行分析，反之，说明不适合进行分析。同时Bartlett检验对应P值小于0.05也说明适合分析。

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?_百度...答：KMO 值高于 0.8 表明数据非常适合因子分析；介于 0.7 到 0.8 之间表示较为适合；介于 0.6 到 0.7 之间意味着数据可以用于因子分析；而小于 0.6 的 KMO 值则表示数据不太适合进行因子分析。巴特利特检验的 p 值小于 0.05 也支持数据适合进行因子分析。当变量数量很少，只有两个时，KMO 值无...

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?_百度...答：一般认为，KMO值大于0.6时，数据适合进行因子分析。然而，如果KMO值小于0.5，尽管巴特利特检验显著，因子分析可能仍然不理想。1. 当KMO值小于0.5时，尽管巴特利特检验显著，因子分析的可行性受到质疑。这是因为KMO值评估了变量间的相关性和分布情况，以及样本量与变量数之间的关系，对因子分析的适用性有...

SPSS进行因子分析时KMO和巴特雷特球形检验需要达到多少才能算检验通过...答：4. KMO值达到0.9以上时，表示非常适合进行因子分析。5. KMO值为0.8时，也被认为是适合进行因子分析的。6. KMO值为0.7时，意味着数据的一般适合性，可以考虑进行因子分析。7. KMO值为0.6时，数据被认为不太适合进行因子分析。8. 当KMO值低于0.5时，数据被认为极不适合进行因子分析。

求问SPSS中KMO和Bartlett检验遇到的问题答：KMO指的是因子分析所能提取的方差比例，一般认为小于0.5就不宜再做因子分析，你的KMO为0.54，刚刚越过了0.5的推荐值，这表明你的数据有可能不够。此时，你可以根据你的分析目的而定，如果你的目的是探测变量之间的结构，可以考虑放弃，因为Bartlett的结果不支持；如果你的目的是精简变量，则可做，也...

因子分析kmo小于0.5怎么办答：1. 当KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）值小于0.5时，进行因子分析可能会遇到困难。这表明变量之间的一致性较低，数据集不适合进行因子分析。2. KMO系数用于评估变量之间的相似性，其标准如下：KMO值大于0.8通常意味着变量间的关系是良好的，适合进行因子分析；而KMO值大于0.9则指示变量间的关系非常密切，...

bartlett球形检验怎么看结果?答：Bartlett球形检验的结果解读如下：1. 如果相关矩阵是单位矩阵，即各变量间完全独立，则因子分析无效。2. 当SPSS的检验结果显示p值小于0.05时，表明各变量之间存在显著相关性，因子分析是有效的。3. KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）和Bartlett球形度检验中，KMO检验统计量衡量变量间的简单相关系数与偏相关系数。

SPSS进行因子分析时KMO和巴特雷特球形检验需要达到多少才能算检验通过...答：4. KMO值在0.9以上时，表示非常适合进行因子分析。5. 当KMO值为0.8时，也被认为适合进行因子分析。6. KMO值为0.7时，表明数据的一般适合性，可以考虑进行因子分析。7. KMO值为0.6时，表示数据不太适合进行因子分析。8. 当KMO值低于0.5时，则认为数据极不适合进行因子分析。

bartlett检验结果怎么看答：KMO值接近于0，这表明变量间关系弱，因子分析不宜进行。7. Bartlett球形检验的目的在于检验相关矩阵是否为单位矩阵，即检验变量间是否完全独立。如果变量间独立，则因子分析无法有效进行。8. 当SPSS球形检验的p值小于0.05，这表明变量间存在相关性，因子分析的结果是有效的。

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