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spss分析Bartlett球形檢驗的卡方近似值和自由度
2017-01-11
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spss分析Bartlett球形檢驗的卡方近似值和自由度

KMO值我知道，只是有的論文中提到Bartlett球形檢驗值里面卡方值多少，自由度又達到多少多少，所以顯著。
請問Bartlett球形檢驗的卡方近似值和自由度各在什么范圍內(nèi)事適合做因子分析的?。?/span>
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .682
Bartlett’s Test of Sphericity  Approx. Chi-Square 1276.757
                                 df          561
                               Sig.          .000 

以下是精彩解答 



KMO檢驗的數(shù)值變化從0——1，一般來說，KMO大于0.9適合作因子分析，若國小，表明變量偶對之間的相關(guān)不能被其他變量解釋，進行因子分析不合適。KMO的值為0.7時為“還好’,0.6時為”中等”，0，5時就為“糟糕”了。本例中為近似0.7，表示還可以做因子分析。
Bartlett檢驗的目的是確定所要求的數(shù)據(jù)是否曲子多元正態(tài)分布的總體，若差異檢驗的F值顯著，表示索取數(shù)據(jù)來自正態(tài)分布，可以做進一步的分析。你給的結(jié)果中，sig顯著，表示數(shù)據(jù)取自正態(tài)分布，很適合做因子分析。
個人認(rèn)為，卡方值和自由度可以不考慮。



這個不用看卡方近似值和自由度 ，主要是看P值(在SPSS里，等同sig值)，一般小于5%(0.05)就行。


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