[问答] 关于spss因子分析的KMO检验和相关系数矩阵 [推广有奖]

11楼

matlab-007 发表于 2015-11-25 10:18:34

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。

12楼

huangzed 发表于 2015-11-30 19:48:12

xueyinchina 发表于 2013-3-9 12:04
可以的主成分分析和因子分析的前提是变量间存在一定的相关性并且可以通过KMO检验来检验是否适合做主成分分 ...

如果由于样本数小于指标数导致无法做KMO检验，那么用什么方法去证明这个模型满足做因子分析的条件？？？

13楼

matlab-007 发表于 2015-12-15 09:23:38

对SPSS来说，直接用原始的数据就可以进行因子分析，相关系数矩阵只是其生成结果的一部分，根本用不着先输入相关系数矩阵，再去做因子分析，这样SPSS反而做不出来

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