怎么提高效度分析中的kmo
答：第五：重复上述1~4共4个步骤；直至KMO达标；以及题项与因子对应关系与预期基本吻合，最终说明效度良好；第六：对分析进行总结。为什么要做效度分析 效度检验即检验问卷有效性，简单讲，就是要确定设计的题项是否合理，是否能有效对应着研究人员的研究预期。需要注意一点，问卷中会有多种类型的问题，比如单...
答：主成分分析中的KMO值通常被用来评估因子分析的效度。文献中建议，KMO值在0.9以上被认为是进行因子分析的理想范围，0.8到0.9之间是适宜的，0.7到0.8则勉强接受，而0.6到0.7被认为是尚可的。当KMO值低于0.6，研究质量就会有所下降，低于0.5则通常建议放弃该分析。我自己的经验是，即使KMO值在0...
答：1. 当KMO检验的值大于0.5时，表明因子分析的效果尚可，适宜进行因子分析。2. 另外，如果巴特利特球形度检验的P值小于0.001，这意味着所提取的因子与原始变量之间存在显著相关性，表明因子模型能够有效解释数据，具有较好的效度。
答：1、打开对应的窗口，直接按照分析→降维→因子分析的顺序进行点击。2、这个时候来到新的页面，根据实际情况选择变量并点击选项。3、下一步如果没问题，就需要通过勾选图示项来确定继续。4、这样一来会生成相关的数据，即可用spss18.0进行KMO检验了。
答：整体信度是肯定要有的。。。分维度效度可以有 可以无 至于探索性因子分析的KMO值大，但是提取的维度解释率又不好 ，这个一方面说明你的问卷设计有问题，另一方面可能是数据有问题。这种情况下，我建议你可以采用验证性因子分析 就是结构方程建模来分析，因为你已经有了预先的问卷结构，只需要采用验证性的...
答：1，这是因子分析的第一步。你的kmo大于0.5，sig小于0.05，说明你的数据可以做因子分析。也就 是说你紧跟在下边的报表是有意义的。2，效度分析要看旋转矩阵，这个问题很复杂，建议你找一下旋转矩阵怎么看的资料学习一下。总之你的维度要在选转矩阵上分开，这样效度就通过了，3，近似卡方值和自由...
答：2. 内容效度涉及专家评审和文献比对，用以确定量表是否涵盖了理论上的所有相关领域。3. 结构效度通过探索性因子分析（EFA）来检验，确保量表的条目与潜在因子之间存在预期的关联。KMO和巴特利特球形度检验是EFA进行前的必要条件，用以判断变量间是否存在足够的相关性。4. 聚合效度通过验证性因子分析（CFA）...
答：样本量太少了，显著低于评价指标 所以kmo值算不出来
答：在统计分析中，Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 指数是用来评估数据是否适合进行因子分析的一个度量。KMO 指数的值介于0到1之间，值越接近1，表示数据对因子分析的适应性越强。如果KMO 指数低于0.5，则数据可能不适合进行因子分析。KMO 指数的计算基于共性度量，即变量间的共享信息。它评估了每个观察项与其他...
答：现在的方法就是通过你收集的这些数据进行问卷题目的调整了，通过项目分析，区分度、效度等对题目进行适当的删减，之后再用删减后的变量进行再次分析
网友评论：
陆艳19522927248：
如何提高KMO值 -
38549成帜
： KMO测度(Kaiser-Meyer-Olkin),观测变量间简单相关系数和偏相关系数大小关系.一般要大于0.5或0.6才行.貌似没有什么好办法提高KMO值,只能重新设计问卷什么的...
陆艳19522927248：
你好,我现在的spss分析结果KMO值也较低,我想问一下你是怎么看出哪个是解释方差很小的成分代表的呢? -
38549成帜
： 那些和其他变量相关性都很小的变量就是解释方差很小的变量,或者从旋转载荷矩阵表上来看,那些变量在各个成分上的载荷都小于0.5,就是解释方差很小的变量,应该剔除,这样就可以提高KMO值了.
陆艳19522927248：
各位高手,要用spss,可是由于是问卷调查,变量太多,有部分数据是自己编写的,怎么样才能提高KMO值呢? -
38549成帜
： 删指标来提高KMO值
陆艳19522927248：
用SPSS进行效度分析? -
38549成帜
： 相关分析是指两个变量之间是否存在相互依存的关系,比如学生的语文成绩和历史成绩之间是否存在正向的相互依存的关系,即是否学生语文成绩越好,历史成绩也会越好.相关分析是回归分析的前提条件,在具体的研究中只有变量之间相关显...
陆艳19522927248：
spss软件做因子分析,KMO 和 Bartlett 的检验在0.5到0.6之间,怎样提高这个值呢? -
38549成帜
： 用spss做因子分析时,在查看器中得不出kmo检验和bartlett检验结果是因为样本量小于指标数. 比如以五个公司的11个指标为数据,进行的因子分析,将数据标准化后进行kmo和bartlett检验,但是点击检验后,查看器不显示检验结果,这样便是...
陆艳19522927248：
因子负载矩阵如何分析效度如何分析因子负载矩阵才能得出聚合效度和辨
38549成帜
： 1,这是因子分析的第一步.你的kmo大于0.5,sig小于0.05,说明你的数据可以做因子分析.也就 是说你紧跟在下边的报表是有意义的.2,效度分析要看旋转矩阵,这个问题很复杂,建议你找一下旋转矩阵怎么看的资料学习一下. 总之你的维度要在选转矩阵上分开,这样效度就通过了,3,近似卡方值和自由度不用管.
陆艳19522927248：
SPSS软件进行因子分析,采用主成分分析法,结果发现 KMO值偏低?? -
38549成帜
： KMO值是由你的数据算出来的,不是所有的数据都适合做主成分分析.只有KMO值只有0.5说明你的数据样本不适合做主成分分析,下面做的一切都是不合理的.KMO值不能提高,除非你换一组数据.
陆艳19522927248：
SPSS软件做效度分析,KMO值算不出来,怎么回事,我的样本数有51份,评价指标有57个,问题到底在哪?急救, -
38549成帜
： 样本量太少了,显著低于评价指标 所以kmo值算不出来
陆艳19522927248：
spss进行问卷的结构效度分析.已经对每一个变量做完了KMO和巴特利球体检验,说明可以进行因子分析.怎么做因子分析可以说明效度好?是对所有题项进... -
38549成帜
：[答案] 效度分为很多,你说的应该是结构效度 因子分析有标准步骤,不是说你这么做因子分析就不好,他那么做因子分析就好 需要对哪些变量做因子分析,要根据你的目的来决定 kmo是必须要看的 我经常帮别人做这类的数据分析
陆艳19522927248：
SPSS效度分析 -
38549成帜
： 旋转那个可以不旋转,如果做出来结构不清晰再重新试着旋转一下,一般选方差最大法(varimax)就可以,“抽取”选项里面选择碎石图(根据这个可以配合方差贡献率的表决定抽几个因子),还有个选项是固定抽因子,一般是默认特征值大于1的,但你也可以自己指定抽取因子的个数;“选项”里面选取消小系数,这样因子载荷太低的题目就不会显示,这样因子结构更清晰. 报表结果主要是看KMO,bartlett检验,总变异解释(方差贡献率),碎石图,主成分矩阵,旋转后的主成分矩阵这些
