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因子分析 kmo

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KMO在0.9以上 ， 非常适合因子-2/；0.80.9之间，非常合适；0.70.8之间，合适；0.60.7之间 ， 可以接受；0.50.6之间，表示很差；0.5以下应该放弃 。我觉得KMO在0.6左右还可以，下面因子省略；因子分析因子分析的结果比主成分分析的结果更能说明问题 。

1、效度检验 kmo值【因子分析 kmo】KMO是主成分分析的效度检验指标之一 。之前文献写KMO在0.9以上，非常适合做因子-2/；0.80.9之间，非常合适；0.70.8之间，合适；0.60.7之间，可以接受；0.50.6之间，表示很差；低于0.5就该放弃了 。我觉得KMO在0.6左右还可以，可能做完之后效果不是很好 。我做因子-2/时的KMO在07左右 。

老师没说不合格 。PS:0.6左右不会有太大影响，但是老师说不合格就有点麻烦了(可以说服老师，也可以修正数据) 。主成分分析是因子-2/的特例 。主成分分析是指当因子 分析时，前几个主成分的特征值占总方差的80%以上 ， 下面的因子省略；因子 分析就是不设主因子 ， 完全依靠数据分析 ， 同一题目 ， 同一组数据，因子 。

2、 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？KMO检验统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关较强，适用于因子-2/，球面检验P小于0.001，说明变量之间存在相关性 。第二个表是common，表示每个变量所包含的原始信息可以被common 因子提取的程度 。根据你的数据，你提取了两个常用的因子，第三表是指提取的两个主成分的比较，第四表是主成分表达式，第五表是/11 。


3、 因子 分析怎么做问题1:-1 分析已经由SPSS做出，那么具体的分析结果应该是什么？KMO检验统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关较强，适用于因子-2/，球面检验P小于0.001，说明变量之间存在相关性 。第二个表是common，表示每个变量所包含的原始信息可以被common 因子提取的程度 。根据你的数据，你提取了两个常用的因子，第三表是指提取的两个主成分的比较，第四表是主成分表达式，第五表是/11 。
问题:你觉得因子 分析，有什么用？把很多原本的影响因素总结成几个影响因子 。如果不继续回归或聚类，只做因子 分析，有价值吗？答:因子 分析是将多个测量变量转化为少数几个综合指标(或潜变量)，体现了一种降维的思想，通过降维，把相关性高的变量聚集在一起 ， 从而减少了需要分析的变量数量，降低了问题的复杂度分析 。

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