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kmo和bartlett检验_什么是Bartlett球形检验?

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kmo和bartlett检验,什么是Bartlett球形检验,在spss中具体做的是什么的检验?如何判断?

关键词:spss+kmo检验 、spss+kmo分析、kmo检验和bartlett球形检验

因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特球体检验的x2统计值的显著性概率)P值<0.05时,问卷才有结构效度,才能进行因子分析,因子分析主要是你自己做了一份调查问卷,你要考量这份问卷调查来的数据信度和效度如何,能不能对你想要调查的东西起代表性作用啊,说得很通俗呵呵不知道能不能理解呢,在SPSS里面,Analyze—Factor就是因子分子,在左下角第一个框框description里面勾选最下面的那个KMO and Bartlett’s test of sphericity,就会出来结果哈,看表格的第一行为KMO值,最后一行Sig为球星检验的P值,小于0.05即可。

球形检验主要是用于检验数据的分布,以及各个变量间的独立情况。详细的计算原理我就不介绍了,简单一点说吧。按照理想情况,如果我们有一个变量,那么所有的数据都在一条线上。如果有两个完全独立的变量,则所有的数据在两条垂直的线上。如果有三条完全独立的变量,则所有的数据在三条相互垂直的线上。如果有n个变量,那所有的数据就会在n条相互垂直的线上,在每个变量取值范围大致相等的情况下(常见于各种调查问卷的题目),所有的数据分布就像在一个球形体里面。想象一下万剑穿心的情形,大抵就是那个样子。如果不对数据分布进行球形检验,在做因素分析的时候就会违背因素分析的假设——各个变量在一定程度上相互独立。在spss中的因素分析时有关于bartlet 球形检验的选项,如果sig值小于0.05,则数据呈球形分布。

关于KMOBartlett 球度检验

KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)
检验统计量是用于比较变量间简单相关系数偏相关系数的指标。
KMO统计量是取值在01之间。当所有变量间的简单相关系数平方远远大于偏相关系数平方时,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。
Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示非常适合;0.8表示适合;0.7表示一般;0.6表示不太适合;0.5以下表示极不适合。
Bartlett 球度检验
巴特利特球度检验的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得到的,如果该值较大,且其对应的相伴概率值小于用户心中的显著性水平,那么应该拒绝零假设,认为相关系数矩阵不可能是单位阵,即原始变量之间存在相关性,适合于做主成份分析;相反,如果该统计量比较小,且其相对应的相伴概率大于显著性水平,则不能拒绝零假设,认为相关系数矩阵可能是单位阵,不宜于做因子分析。

 

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