因子分析

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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

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;

你好，我是想在因子分析中进行球检验