SPSS主成分分析中,如果Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy的结果较小,如0.48
答案:2 悬赏:30
解决时间 2021-04-07 06:31
- 提问者网友:我是我
- 2021-04-06 12:42
能说明什么?说明利用已有因素测算的结果是不准确的么?能不能看成是能够接受测算结果呢?
最佳答案
- 二级知识专家网友:不羁的心
- 2021-04-06 14:11
一般KMO值以大于0.7为宜,才适合做因子分析。
KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时,KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强,原有变量越适合作因子分析;当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时,KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱,原有变量越不适合作因子分析。
Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示非常适合;0.8表示适合;0.7表示一般;0.6表示不太适合;0.5以下表示极不适合。
希望对你有帮助吧。
KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时,KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强,原有变量越适合作因子分析;当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时,KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱,原有变量越不适合作因子分析。
Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示非常适合;0.8表示适合;0.7表示一般;0.6表示不太适合;0.5以下表示极不适合。
希望对你有帮助吧。
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- 1楼网友:无字情书
- 2021-04-06 14:38
支持一下感觉挺不错的
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