spss球形检验结果怎么看
kmo和bartlett检验计算公式？
kmo和bartlett检验计算公式？
SPSS 的因子分析含有KMO和巴特利检验，具体操作步骤如下：
Analyze
Data Reduction
Factor...
在因子分析主对话框中，点击Descriptives，然后勾选KMO and Bartletts Test of Sphericity（在最后一行）。这样，就可以得到KMO和巴特利特球体检验的结果了。当然，你也必需把你需要进行因子分析的变量选入主对话框的变量分析框内。
kmo检验值太低怎么调高？
主成分分析,KMO值太低如何让调整数据?
1.
一般需要KMO值大于0.6即可,如果是两个分析项,KMO值一定是0.5因而建议删除掉共同度(公因子方差)值较低项,这样可以提升KMO值。
2.
如果不输出KMO值,意味着数据质量过差,建议可使用相关分析看下相关关系,如果相关系数值基本均小于0.3(或者没有呈现出显著性),则说明题项间关联性弱,则KMO值一定
主成分分析和因子分析（用spss实现）？
一、主成分分析
（1）问题提出
在问题研究中，为了不遗漏和准确起见，往往会面面俱到，取得大量的指标来进行分析。比如为了研究某种疾病的影响因素，我们可能会收集患者的人口学资料、病史、体征、化验检查等等数十项指标。如果将这些指标直接纳入多元统计分析，不仅会使模型变得复杂不稳定，而且还有可能因为变量之间的多重共线性引起较大的误差。有没有一种办法能对信息进行浓缩，减少变量的个数，同时消除多重共线性？
这时，主成分分析隆重登场。
（2）主成分分析的原理
主成分分析的本质是坐标的旋转变换，将原始的n个变量进行重新的线性组合，生成n个新的变量，他们之间互不相关，称为n个“成分”。同时按照方差最大化的原则，保证第一个成分的方差最大，然后依次递减。这n个成分是按照方差从大到小排列的，其中前m个成分可能就包含了原始变量的大部分方差（及变异信息）。那么这m个成分就成为原始变量的“主成分”，他们包含了原始变量的大部分信息。
注意得到的主成分不是原始变量筛选后的剩余变量，而是原始变量经过重新组合后的“综合变量”。
我们以最简单的二维数据来直观的解释主成分分析的原理。假设现在有两个变量X1、X2，在坐标上画出散点图如下：