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KMO检验spss步骤
用
SPSS
做因子分析,48个样本,10个变量,
KMO
的值是0.522,
Kmo
的值太低了...
答:
巴特球体
检验
通过显著性检验。如果
KMO
值大于0.7,那么第二个标准一定通过,当第一个标准没达到时,再看第二个标准是否通过,如果通过检验亦可做因子分析。这两个标准都是用来检测变量之间的相关性程度,你可以通过删去变量中相关性小的变量,这个可以通过旋转载荷矩阵来判断哪些变量与其他变量相关性大小。
KMO检验
有什么用呢?
答:
1.
SPSS
能够通过KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验来评估原始数据是否适合进行因子分析。2.
KMO检验
的结果产生一个测度值,该值越大,表明数据更适合进行因子分析。通常,如果KMO测度值大于0.5,则可以考虑进行因子分析;当这一值达到0.7以上时,被认为是满意的;0.9以上则非常合适。3. KMO测度值在0.8...
spss
因子分析做
kmo检验
,结果显示不出来
答:
虽然变量数据是有问题,但事实上对数据做因子分析还是有结果出来的,只是
Kmo检验
值出不来。这个现象说明了变量数据有问题,但对这批样本数据进行信度分析的结果,以及通过因子分析进行效度分析的结果都是可用的。也就是说,信度和效度分析不受kmo值是否出来的影响。含义 当所有变量间的简单相关系数平方和...
SPSS
因子分析,样本量太少了,
KMO检验
表直接不出来怎么办。。。
答:
删除指标数,会做增加样本数 只能这么办 一般比例1:5哦
用
SPSS
对问卷调查其中一个维度的两个题项做因子分析,不论数据怎么改
KMO
...
答:
KMO
值
检验
的作用是看看你的这些题目的内部相关,存不存在一定量的局部因子,那么,如果内部相关太低,那KMO值就不高,你这里我不知道是只放了两个项目还是怎么回事,如果只有两个项目,那KMO不高太正常了,用两个项目来衡量一个因子本来就是不够准确的,误差会比较大,而且你不是把所有维度的项目都放...
李克特量表怎么用
spss
分析?
答:
如果这几个大类是分别测不同方面的,则可以分开做因子分析。但如果这几大类是相关的,则需要一起进行因子分析。
帮忙用
SPSS
做主成分分析
答:
你这个数据做主成分分析还是比较快速的 目测通过
KMO检验
、旋转矩阵、载荷矩阵得到因子 然后得到各个城市的因子综合得分来进行评价的
kmo检验
值大于0.5可以接受吗
答:
然而,
KMO检验
在
SPSS
因子分析中的重要性并非绝对,因为它受具体分析目标和上下文的影响。Kaiser的建议是,KMO值大于0.9表示非常适合,0.8表示适宜,0.7为一般,0.6表示不太适宜,而0.5以下则表示不适合。KMO统计量衡量的是变量间的简单相关性和偏相关性,当简单相关系数的平方和远大于偏相关系数时,...
SPSS
主成分分析中,如果Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequac...
答:
一般
KMO
值以大于0.7为宜,才适合做因子分析。KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)
检验
统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。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...
用
SPSS
做主成分分析:
KMO
数值太小怎么办
答:
仅作主成分分析是不用看
KMO
值的 ,提取主成分中解释方差较大的变量,构建新的指标体系,然后在试图用因子分析,另外注意,主成分分析一般不用来赋权!
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