SPSS如何进行KMO检验？

SPSS如何进行KMO检验？

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https://zhidao.baidu.com/question/2086741295981846508.html

在SPSS中，KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验是用来评估样本数据是否适合进行因子分析的一种方法。KMO检验的结果以测度值来表示，该值越大，表示数据更适合进行因子分析。通常，KMO测度值大于0.5时，可以考虑进行因子分析；当该值达到0.7以上时，认为较为理想。

KMO测度值的具体分类如下：

• 0.9以上：非常适宜进行因子分析
• 0.8-0.9：适宜
• 0.7-0.8：适合
• 0.6-0.7：尚可
• 0.5-0.6：较差
• 0.5以下：不宜进行因子分析

进行因子分析时，还需要考虑样本量。理想情况下，样本量与变量数的比例应在5：1以上。总样本量不应少于100，且变量之间需要存在一定程度的相关性。

除了KMO检验，Bartlett's球型检验也是评估数据是否适合因子分析的一个方法。该检验基于相关系数矩阵，检验零假设：相关系数矩阵是单位阵，即变量之间相互独立。如果Bartlett's球型检验的统计量较大，且对应的概率值小于用户设定的显著性水平，则可以拒绝零假设，认为变量之间存在显著相关性，不适合独立提供信息。

举例来说，如果巴特利球形检验统计量较大，相应的概率Sig小于0.001，那么可以认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异，即变量之间不是独立的。结合KMO值和Bartlett's球型检验的结果，如果KMO值足够高（如0.762），且Bartlett's球型检验表明变量间存在显著差异，则可以认为原有变量适合作因子分析。