什么是kmo统计量?有什么意义?

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。

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。

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。

看数据因子是不是不合适。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。主要应用于多元统计的因子分析。KMO统计量是取值在0和1之间。

因子分析只是一个基础的工作，因子得分不是因子分析的最终结果，因子得分可以作为变量进行回归分析、聚类分析、计算因子的综合得分等等。因子综合得分在因子得分的后续运用中很是重要。

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。

kmo值在什么范围内,因子分析才是有效的?

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做主成分分析效度检验指标KMO0.9上非常合适做因子分析：0.8-0.9之间适合：0.7-0.8之间适合：0.6-0.7之间尚：0.5-0.6之间表示差：0.5下应该放弃。

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。

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。主要应用于多元统计的因子分析。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值是什么意思

KMO值是相关系数与偏相关系数的一个比值。KMO值最大接近1。KMO值小，对因子分析不利，当KMO值愈大时，表示变量间的共同因素愈多，愈适合进行因素分析。

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。

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做主成分分析效度检验指标KMO0.9上非常合适做因子分析：0.8-0.9之间适合：0.7-0.8之间适合：0.6-0.7之间尚：0.5-0.6之间表示差：0.5下应该放弃。

kmo检验值大于0.5可以接受吗

一个大的KMO测度值支持进行因子分析。一般而言，KMO测度0.5意味着因子分析可以进行，而在0.7以上则是令人满意的值。

可以了，达到0.5以上一般就可以做因子分析了。

KMO做主成分分析效度检验指标KMO0.9上非常合适做因子分析：0.8-0.9之间适合：0.7-0.8之间适合：0.6-0.7之间尚：0.5-0.6之间表示差：0.5下应该放弃。

kmo值在在0至1之间范围内，因子分析才是有效的。

勾选原始分析结果、KMO检验对话框，然后点击继续。点击抽取，再点击碎石图。点击旋转，再点击最大方差旋转。点击得分，再点击，保存为变量及显示因子得分系数矩阵。最后点确定就可以在输出截面看到主成分因子分析的结果了。

效度检验只用kmo可以吗

1、KMO做主成分分析效度检验指标KMO0.9上非常合适做因子分析：0.8-0.9之间适合：0.7-0.8之间适合：0.6-0.7之间尚：0.5-0.6之间表示差：0.5下应该放弃。

2、这个kmo是用来做探索性因子分析的前提，kmo值大 说明可以有效的采用探索因子分析来探索其中的结构，所以完整的效度分析 需要包括接下来的因子分析。

3、直接使用KMO值来测量效度水平，这种方式非常粗糙，原因在于KMO值实质上是测量‘测量项’之间的相关关系程度，即KMO值越高，意味着‘测量项’之间的关系程度高，当然此种测量方式也在一定程度上说明数据有着效度，只是比较简单而已。

4、首先必须要做KMO和Bartlett球形检验，这个你应该会了吧，如果这两个检验合格的话说明数据是适合做因子分析的。