spss球形检验结果分析,mauchly球形检验

方差分析球形假设 2023-12-06 20:55 828 墨鱼

方差分析球形假设

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然后应用另一个过滤步骤以确保我们只使用具有大量观察值的变量用于分析（任意，n> 100在下面的示例中）1)主对话框设置：将分析变量(ALT)送入Dependent Variable 框中→将分组变量(Group)送入Fixed Factor(s) 框中。2) Options设置：点击Options按钮，勾选Descriptiv

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，适合做因子分析模型适合做因子分析，同时，Bartlett 球形检验的结果显示，显著性P 值为0.000**，水平上呈现显著性

spss 球形检验7、其余设置采用系统默认值即可。单击“确定”按钮，等待输出结果。8.3结果分析1、KMO检验和巴特利特检验结果KMO检验是为了看数据是否适合进行因子分析，其取值范围是0～1。其中0.9

(3)结果球形检验显著性为0.026<0.05,因此看多变量检验的结果多变量检验结果如下，生字密度的主效应以及两因素的交互作用均显著。从图中可以清晰的看到两因素的交互作用的情况。在表中数据可以看到KMO的值为0.784,在0.7-0.8这一范围内，即适合展开因子分析。另外，从巴特利球形检验的结果来看，近似卡方的值是847.325,自由度的值是86,Sig.的值是0.000,说明已

如果变量间彼此独立，则无法从中提取公因子，也就无法应用因子分析法。Bartlett球形检验判断如果相关阵是单位阵，则各变量独立因子分析法无效。由SPSS检验结它的零假设相关系数矩阵是一个单位阵，即相关系数矩阵对角线上的所有元素都是1,所有非对角线上的元素都为零。巴特利特球形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

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