kmo檢驗和bartlett球形檢驗
因子分析前,首先進行kmo檢驗和巴特利球體檢驗,kmo檢驗係數》0.5,(巴特利特球體檢驗的x2統計值的顯著性概率)p值<0.05時,問卷才有結構效度,才能進行因子分析,因子分析主要是你自己做了乙份調查問卷,你要考量這份問卷調查來的資料信度和效度如何,能不能對你想要調查的東西起代表性作用啊,說得很通俗呵呵不知道能不能理解呢,在spss裡面,analyze—factor就是因子分子,在左下角第乙個框框description裡面勾選最下面的那個kmo and bartlett』s test of sphericity,就會出來結果哈,看**的第一行為kmo值,最後一行sig為球星檢驗的p值,小於0.05即可,我不能上傳,就只能這樣描述了。
球形檢驗主要是用於檢驗資料的分布,以及各個變數間的獨立情況。詳細的計算原理我就不介紹了,簡單一點說吧。按照理想情況,如果我們有乙個變數,那麼所有的資料都在一條線上。如果有兩個完全獨立的變數,則所有的資料在兩條垂直的線上。如果有三條完全獨立的變數,則所有的資料在三條相互垂直的線上。如果有n個變數,那所有的資料就會在n條相互垂直的線上,在每個變數取值範圍大致相等的情況下(常見於各種調查問卷的題目),所有的資料分布就像在乙個球形體裡面。想象一下萬劍穿心的情形,大抵就是那個樣子。如果不對資料分布進行球形檢驗,在做因素分析的時候就會違背因素分析的假設——各個變數在一定程度上相互獨立。在spss中的因素分析時有關於bartlet 球形檢驗的選項,如果sig值小於0.05,則資料呈球形分布。
在這裡我選用了一組**病資料進行檢驗，匯入excel的檔案後，在spss裡面,analyze—factor就是因子分子,在左下角第乙個框框description裡面勾選最下面的那個kmo and bartlett』s test of sphericity,
操作後，結果如圖
可以看到，kmo大於0.5，最後一行資料sig值小於0.005，符合標準，資料呈球形分布，各個變數在一定程度上相互獨立。
bartlett檢驗 方差齊性檢驗
我們在方差分析裡面有講過，方差分析有乙個很重要的前提就是叫方差齊性。這一篇來講講如何來檢驗方差齊性。先講講什麼是方差齊性，方差齊性是指不同組間的總體方差是一樣的。那為什麼方差分析的前提是要組間的總體方差保持一致呢？先想想方差分析是做什麼呢？方差分析是用來比較多組之間均值是否存在顯著差異。那如果方差不...
T檢驗和F檢驗
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計算檢驗和
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