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”
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,可以选择第一个变量后,按住shift键不放,再点击最后一个变量,就可以一下子选择全部变量。
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”
输出结果
- KMO统计量值大于0.5,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。
备注
为了检验收敛效度和区别效度,首先要确定样本数据是否适合做因子分析,需要对提出的各个变量对应的各题项的样本数据进行Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)和Bartlett球形检验。
假使KMO值小于0.5认为数据没能符合做因子分析的条件;
处于0.5-0.6之间则表示数据勉强符合做因子分析的条件;
处于0.6-0.7之间认为数据不太符合做因子分析的条件;
处于0.7-0.8之间认为数据符合做因子分析的条件;
处于0.8-0.9之间就认为数据很符合做因子分析的条件;
大于0.9表示非常符合做因子分析的条件。
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