楼主: Alice5491
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因子分析 [推广有奖]

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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。
在因子分析中怎么进行球检验?

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关键词:因子分析 KAISER 偏相关系数 相关系数 Kais 相关性 统计

沙发
mycpcw 发表于 2015-1-31 20:53:58 |只看作者 |坛友微信交流群
proc anova data=数据集;
     class x1 x2;
     model y=x1 x2;
   means x1 x2/hovtest=bartlett/*选项“hovtest=bartlett” /*巴特利球体检验*/;
quit;

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藤椅
Alice5491 学生认证  发表于 2015-2-5 23:23:08 |只看作者 |坛友微信交流群
你好,我是想在因子分析中进行球检验

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