我想问下，某些数据进行SPSS分析结果得到以下的这图，可以证明那些数据适合做因子分析吗？ 按照模型做的问卷把因子分成3个部分，但是spss因子分析成分...

\u5982\u4f55\u5bf9\u95ee\u5377\u8c03\u67e5\u5f97\u5230\u7684\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u5206\u6790\u7edf\u8ba1\uff0c\u7136\u540e\u7528SPSS\u5bf9\u5206\u6790\u540e\u7684\u6570\u636e\u505a\u56e0\u5b50\u5206\u6790 \u6700\u597d\u7ed9\u51fa\u5177\u4f53\u64cd\u4f5c\u6b65\u9aa4

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KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取样适当性量数。KMO测度的值越高（接近1.0时），表明变量间的共同因子越多，研究数据适合用因子分析。通常按以下标准解释该指标值的大小：KMO值达到0.9以上为非常好，0.8～0.9为好，0.7～0.8为一般，0.6～0.7为差，0.5～0.6为很差。如果KMO测度的值低于0.5时，表明样本偏小，需要扩大样本，此处的KMO值为0.509，表示适合进行因素分析。Bartlett球体检验的目的是检验相关矩阵是否是单位矩阵（identity matrix），如果是单位矩阵，则认为因子模型不合适。Bartlett球体检验的虚无假设为相关矩阵是单位阵，如果不能拒绝该假设的话，就表明数据不适合用于因子分析。一般说来，显著水平值越小（<0.05）表明原始变量之间越可能存在有意义的关系，如果显著性水平很大（如0.10以上）可能表明数据不适宜于因子分析。本例中，Bartlett球形检验的值为212.412（自由度为55），伴随概率值为0.000<0.01，达到了显著性水平，说明拒绝零假设而接受备择假设，即相关矩阵不是单位矩阵，代表母群体的相关矩阵间有共同因素存在，适合进行因素分析。

en 这个KMO和巴球检验是用来检验是否可以进行因子分析，单从这个检验结果来看，是说明可以进行因子分析的

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