第1个回答 2024-05-02
1. 在进行因子分析之前，必须执行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和巴特利特球体检验（Bartlett's test of sphericity）。
2. 如果KMO检验的系数大于0.5，并且巴特利特球体检验的卡方统计值的显著性概率P值小于0.05，则表明数据适合进行因子分析，并且问卷具有结构效度。
3. 因子分析的目的是评估自编调查问卷是否对所需调查的内容具有代表性。
4. 在SPSS软件中，进行因子分析的步骤为：选择“分析”（Analyze）→“因子分析”（Factor），并在左侧的“描述”（Description）框中勾选“KMO和巴特利特球体检验”（KMO and Bartlett's test of sphericity）。
5. 查看输出结果表格，第一行显示KMO值，最后一行显示巴特利特球体检验的P值。若P值小于0.05，则表明可以进行因子分析。
6. Kaiser提供了KMO值的常用标准：0.9以上表示非常适合因子分析；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。
7. KMO统计量取值范围在0到1之间。当变量间的简单相关系数平方和远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近1，表明变量间相关性强，适合因子分析。
8. 当变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近0，表明变量间相关性弱，不适合进行因子分析。
以上内容参考自百度百科关于KMO检验的描述。详情