数据做主成分分析前要做哪些检验？KMO值太小应如何剔除数据？

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关键词：主成分分析 剔除数据 KMO 主成分 数据 检验 KMO 主成分分析法 spss主成分分析 逐步回归分析 多元回归分析 因子分析法 应用时间序列分析

没有高手吗？

KMO 是主成分分析的前提，如果变量之间的相关程度很低，KMO值就不高，进而主成分分析的前提不成立。如果一定要删除变量，可以先将所有变量进行相关分析，剔除与其他变量相关程度不高的变量。

KMO 是主成分分析的前提，如果变量之间的相关程度很低，KMO值就不高，进而主成分分析的前提不成立。如果一定要删除变量，可以先将所有变量进行相关分析，剔除与其他变量相关程度不高的变量。
本文来自: 人大经济论坛 详细出处参考：http://www.pinggu.org/bbs/viewth ... &from^^uid=357017



呵呵，我觉得只做相关分析就成了。kmo好像在因子分析里才用！楼上的别生气，个人意见！但后面的处理方法俺绝对赞同——删除相关系数小的！

4# qinleilei_2002 KMO在做主成分分析时也可以有

我页认为应该先对变量做相关性检验，将相关性不是很高的剔除，再进行因子分析。

4# qinleilei_2002

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那仅仅是是用主成分分析的话，是不是不需要进行KMO 检验也可以呢。不做KMO检验直接进行主成分分析，这样做出来的主成分分析可以直接用吗

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。

823954913 发表于 2009-8-24 23:23
我页认为应该先对变量做相关性检验，将相关性不是很高的剔除，再进行因子分析。

相关性检验是利用相关性分析吗？能说的再具体一些吗？太感谢啦！