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KMO检验和Bartlett球形检验

KMO检验和Bartlett球形检验因子分析前，首先进行KMO检验和巴特利球体检验，KMO检验系数>0.5，(巴特利特球体检验的x2统计值的显著性概率)P值<0.05时，问卷才有结构效度，才能进行因子分析,因子分析主要是你自己做了一份调查问卷，你要考量这份问卷调查来的数据信度和效度如何，能不能对你想要调查的东西起代表性作用啊，说得很通俗呵呵不知道能不能理解呢，在SPSS里面，Analyze—Factor就是因子分子，在左下角第一个框框description里面勾选最下面的那个KMOandBartlett’stestofsphericity，就会出来结...

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，(巴特利特球体检验的x2统计值的显著性概率)P值<0.05时，问卷才有结构效度，才能进行因子分析,因子分析主要是你自己做了一份调查问卷，你要考量这份问卷调查来的数据信度和效度如何，能不能对你想要调查的东西起代表性作用啊，说得很通俗呵呵不知道能不能理解呢，在SPSS里面，Analyze—Factor就是因子分子，在左下角第一个框框description里面勾选最下面的那个KMOandBartlett’stestofsphericity，就会出来结果哈，看表格的第一行为KMO值，最后一行Sig为球星检验的P值，小于0.05即可，我不能上传图片，就只能这样描述了。球形检验主要是用于检验数据的分布，以及各个变量间的独立情况。详细的计算原理我就不介绍了，简单一点说吧。按照理想情况，如果我们有一个变量，那么所有的数据都在一条线上。如果有两个完全独立的变量，则所有的数据在两条垂直的线上。如果有三条完全独立的变量，则所有的数据在三条相互垂直的线上。如果有n个变量，那所有的数据就会在n条相互垂直的线上，在每个变量取值范围大致相等的情况下（常见于各种调查问卷的题目），所有的数据分布就像在一个球形体里面。想象一下万剑穿心的情形，大抵就是那个样子。如果不对数据分布进行球形检验，在做因素分析的时候就会违背因素分析的假设——各个变量在一定程度上相互独立。在spss中的因素分析时有关于bartlet球形检验的选项，如果sig值小于0.05，则数据呈球形分布。

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