spss数据分析中因子分析中KMO计算
1、Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示霹葺檠溥非常适合;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。

3、打开对话框,可以看到对话中左边为数据,右边为变量框。

5、这时候需要打开右边的描述对话框。

7、点击确定,然后生成结果,从图中可以看到KMO的值,以次判断是否可以进行因素分析。

1、Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示霹葺檠溥非常适合;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。
3、打开对话框,可以看到对话中左边为数据,右边为变量框。
5、这时候需要打开右边的描述对话框。
7、点击确定,然后生成结果,从图中可以看到KMO的值,以次判断是否可以进行因素分析。