因子分析，请问KMO=0.657而Bartlett球度检验显著，方差解释率87%，因子分析结果如何

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这样的情况下，这个因子分析的可以用吗？效果好吗？
Kaiser-Meyer-Olkin 測量取樣適當性。                .657
Bartlett 的球形檢定        大約 卡方        976.766
        df        6
        顯著性        .000

說明的變異數總計                                                                       
元件        起始特徵值                        擷取平方和載入                        循環平方和載入               
        總計        變異的 %        累加 %        總計        變異的 %        累加 %        總計        變異的 %        累加 %
1        2.636        65.897        65.897        2.636        65.897        65.897        1.895        47.364        47.364
2        .868        21.699        87.596        .868        21.699        87.596        1.609        40.232        87.596
3        .387        9.679        97.275                                               
4        .109        2.725        100.000                                               
擷取方法：主體元件分析。                                                                       

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关键词：Bartlett Bartle 因子分析 Bart KMO 因子分析

可以用的。看过一本台湾学者的书籍，给的建议，探索性研究，KMO>0.6其实可以继续用因子分析操作的。

这结果还算理想了，KMO >0.6， 方差解释度那么高

robinfang 发表于 2018-3-12 09:48
可以用的。看过一本台湾学者的书籍，给的建议，探索性研究，KMO>0.6其实可以继续用因子分析操作的。

非常感谢~比心

dgy18787 发表于 2018-3-12 11:02
这结果还算理想了，KMO >0.6， 方差解释度那么高

感谢您的回答~比心

robinfang 发表于 2018-3-12 09:48
可以用的。看过一本台湾学者的书籍，给的建议，探索性研究，KMO>0.6其实可以继续用因子分析操作的。

请问你还记得是哪本书吗
我想引用一下

KMO值一般大于0.6基本上就可以接受了。