实现KMO和Bartlett的球形度检验的两种方法[通俗易懂]

实现KMO和Bartlett的球形度检验的两种方法[通俗易懂]文章目录实现KMO和Bartlett的球形度检验的两种方法SPSS实现KMO和Bartlett的球形度检验第一步:选择“因子分析”第二步:选择变量第三步:选择KMO和巴特利特球形度检验输出结果SAS实现KMO和Bartlett的球形度检验数据集来源参考资料实现KMO和Bartlett的球形度检验的两种方法SPSS实现KMO和Bartlett的球形度检验第一步:选择“因子分析”导入数据…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

实现KMO和Bartlett的球形度检验的两种方法

SPSS 实现KMO和Bartlett的球形度检验

第一步:选择“因子分析”

导入数据后,按顺序选择就好:“分析”-“降维”-“因子

实现KMO和Bartlett的球形度检验的两种方法[通俗易懂]

第二步:选择变量

如果只有一个变量,选中之后,再点击一下中间向右边的那个箭头
多个变量的话,比如,我这里选择x1-x8,就是选择x1变量后,按住shift键不放,再点击x8变量,就可以一下子选择8个变量。

实现KMO和Bartlett的球形度检验的两种方法[通俗易懂]

第三步:选择KMO和巴特利特球形度检验

这里,先不要急着点“确定”,先选择“描述”,接着在“相关性矩阵”那里勾选“KMO和巴特利特球形度检验

实现KMO和Bartlett的球形度检验的两种方法[通俗易懂]

输出结果

实现KMO和Bartlett的球形度检验的两种方法[通俗易懂]
  • KMO统计量值为0.809,大于0.5,且0.8~0.9之间,可以看出变量间的相关程度无太大差异,数据很适合做因子分析;
  • 巴特利特球形检验的结果小于0.05,球形假设被拒绝,原始变量之间存在相关性,适合做因子分析。

SAS 实现KMO和Bartlett的球形度检验

proc factor data = dataset.examp733 method=ml heywood msa;
/*在proc factor过程*/
/*输出球形度检验:加上method=ml heywood*/
/*输出KMO:加上msa*/
var x1-x8;
run;
实现KMO和Bartlett的球形度检验的两种方法[通俗易懂]
实现KMO和Bartlett的球形度检验的两种方法[通俗易懂]

不同软件得到的结果是一样的,对于KMO,在SAS中得到的是0.80921682,保留三位小数之后也是0.809,和SPSS的是一样的。

数据集来源

想要练手的小伙伴可以下载这个例子的数据,其中数据集examp733的下载地址
链接:https://pan.baidu.com/s/1Nhzen-WDCcmcJXSfOE0EYw
提取码:np54
这是王学名老师《应用多元统计分析》例7.3.3的题。

参考资料

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