kmo和bartlett检验的结果分析(kmo和bartlett检验)

：analyze—data reduction–factory analysis，在这个对话框中选择descriptive，里面选择，kmo的值接近于1，适合做因子分析，Bartlett球度统计量越大越好，其伴随概率0.05，说明数据适合做因子分析。

KMO是 Kaiser-Meyer-Olkin 的缩写，指统计量检验，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。

kmo检验和bartlett球形检验原理如下：巴特利特球形检验法是以相关系数矩阵为基础的。它的零假设相关系数矩阵是一个单位阵，即相关系数矩阵对角线的所有元素均为1，所有非对角线上的元素均为零。

如下图所示。接着打开描述子对话框，勾选【KMO和bartlett的球形度检验】，如下图所示。然后打开抽取的子对话框，接着方法选择为【主成分】。最后点击确定即可看到主成分因子分析的结果，如下图所示就完成了。

什么是kmo统计量?有什么意义?

1、KMO统计量：是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性，相关性强时，偏相关系数远小于简单相关系数，KMO值接近1。

2、kmo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，主要用于多元统计的因子分析，当所有变量的简单相关系数的平方和远远大于偏相关系数的平方和时，kmo值越接近于1原有变量越适合做因子分析。

3、KMO值和累计贡献率的含义 KMO值是用于检验统计量的，用于比较变量间简单的系数关系和偏相关系数的指标。

4、点击描述，在对话框里选上初始变量分析，kmo统计量及bartlett球形检验这两个选项，（注意，kmo和bartlett是一个选项，选项名就是很长）这一步是用来判断变量是否适于进行因子分析的。

用spssau做因子分析,KMO值过低怎么办?

首先打开spss，然后单击分析菜单，然后选择降维中的因子，如下图所示。打开因子分析窗口，将ACACACAC4和AC5移到变量框中。

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。

可能是其中的一只股票影响到了其他的股票，这时候就需要把这个股票剔除掉，加入其他的股票进来分析。比如说如果是变量之间的相关性不强，那就会导致 KMO值不高，这个时候就可以把变量给变换一下。

删除一些KMO和Bartlett的检验值小的项目，这样其他项目的值会随之增加。

一楼说得对，如果不存在共线性就没必要因子分析了，你分析出来的各个因子都是独立的 不存在共线性，79%已经可以了。

KMO指标如何应用于因子分析中?

KMO统计量：是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性，相关性强时，偏相关系数远小于简单相关系数，KMO值接近1。

kmo值在在0至1之间范围内，因子分析才是有效的。

KMO值越接近于1，变量间的偏相关性就越强，因子分析效果就好。KMO值0.9以上极适合做因子分析，0.8以上适合做因子分析，0.7以上尚可，0.6以上勉强可以，0.5以上不适合，0.5以下非常不适合。

首先打开spss，然后单击分析菜单，然后选择降维中的因子，如下图所示。打开因子分析窗口，将ACACACAC4和AC5移到变量框中。

kmo值大于0.7适合做因子分析 因子分析 1输入数据。2点Analyze 下拉菜单，选Data Reduction 下的Factor 。3打开Factor Analysis后，将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。