怎样用SPSS计算 K MO 值

在Analyze下拉菜单的Correlate命令项具有三个相关分析功能子命令它们分别是BivariatePartial和Distance对应于相关分析偏相关分析和距离分析1Bivariate计算指定的

你完全不懂因子分析吧,不存在共线性是不能做因子分析的,kmo大小无所谓的,79%已经很大了再问：是不太懂。不是说KMO要70%以上才算合格吗？再答：只要这个检验p

点击分析——均值分析——最后一个（一元方差分析）,你这只要做单因素方差分析就可以了,双因素或多因素方差分析,在分析栏的下面的GeneralLinearModel——Univariate,

你把变量弄少一点就可以了.

SPSS软件计算t值和P值,用两个样本数据直接计算,格式输入如下：样本值1X1X....2X2X....数据输入完毕后,点击Analyze——>Comparemeans——>IndependentSa

首先ANALYZE---MULTIPLERESPONSE---DEFINESET--将左侧的全部SETDEFINTION选入右侧VARIABLEINSET在NAME和LABLE输入sj--ADD然后A

转换下拉菜单栏找到第一个计算变量输入你的计算公式即可

直接在因素分析里做analyze——Datareduction——Factor并在descreptives里选择KMO就可以了

毒力回归方程是什么,回归系数中的R表示负相关系数,R的平方是表示自变量能够解释因变量的变异程度.请详细说明你的问题,或许我能帮你解决.

数据格式要这样录入题目1选项性别人数1A1351A228每个题目选项都这么录入,比较麻烦,录完之后用人数进行加权,加权完了之后采用非参数检验中的单样本卡方分析,对性别进行分析,期望频率则选择默认的各组

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.

仅作主成分分析是不用看KMO值的,提取主成分中解释方差较大的变量,构建新的指标体系,然后在试图用因子分析,另外注意,主成分分析一般不用来赋权!

是的,这是因子分析的前提条件,通不过这两个东西就说明量表不适合做因子分析再问：可是我看了好多论文上面在做因子分析时都没有做相关检验的，还是在核心期刊上，我把那些数据检验一下救过都是显示Thismatr

做个相关或者偏相关分析看看,把那些与其中任何一个变量相关性都很弱的变量剔除出去,再试下

是说这个矩阵不是正定的,我知道你可能还是不明白,我帮你查了很多资料,正定矩阵意思是说数据特征的特征值不是都大于0的,因此我推测你数据中可能存在问题,有负的特征值,怎么改数据,我还不清楚,我还得学习学习

如果不相关,就没有必要用因子分析,因子分析只在高度相关时才能使用.正确的选择方法才是关键.再问：写论文题目早就定下来了，没法改了，而且我找了好几份参考的论文，也都是用因子分析法分析跟我一样的问题的，我

KMO是做主成分分析的效度检验指标之一,以前的文献中写说,KMO在0.9以上,非常合适做因子分析；在0.8-0.9之间,很适合；在0.7-0.8之间,适合；在0.6-0.7之间,尚可；在0.5-0.6

跟你求各维度的平均值一样,把题目加总除以总题数,或者每个维度的均值乘以题数相加再除以总题数,（维度1×维度数+.）除以总题数.

KMO值检验的作用是看看你的这些题目的内部相关,存不存在一定量的局部因子,那么,如果内部相关太低,那KMO值就不高,你这里我不知道是只放了两个项目还是怎么回事,如果只有两个项目,那KMO不高太正常了,

选择：correlate*partial即可