liting李

2021-01-13   阅读量: 51

数据分析师

什么是KMO检验和Bartlett球形检验?

KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)

检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。

KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时,KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强,原有变量越适合作因子分析;当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时,KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱,原有变量越不适合作因子分析。

Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示非常适合;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。

Bartlett 球度检验:

巴特利特球度检验的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得到的,如果该值较大,且其对应的相伴概率值小于用户心中的显著性水平,那么应该拒绝零假设,认为相关系数矩阵不可能是单位阵,即原始变量之间存在相关性,适合于做主成份分析;相反,如果该统计量比较小,且其相对应的相伴概率大于显著性水平,则不能拒绝零假设,认为相关系数矩阵可能是单位阵,不宜于做因子分析。


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