kmo算法

一、kmo算法

KMO统计量：是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性，相关性强时，偏相关系数远小于简单相关系数，KMO值接近1。一般情况下，KMO>0.9非常适合因子分析；0.8＜KMO＜0.9适合；0.7以上尚可，0.6时效果很差，0.5以下不适宜作因子分析。

二、kmo是什么？

KMO，英文Kaiser Meyer Olkin的缩写，中文名检验统计量，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。

三、如何提高kmo值？

1、首先打开spss，然后单击分析菜单，然后选择降维中的因子，

2、打开因子分析窗口，将AC1、AC2、AC3、AC4和AC5移到变量框中。

3、点击描述按钮，打开对应的窗口，统计勾选初始解，相关系数矩阵勾选系数和KMO和巴特利特球形度检验。

4、接着点击提取按钮，打开窗口并勾选分析相关性矩阵，显示勾选未旋转因子解和碎石图。

5、点击得分按钮，打开因子得分窗口，勾选保存为变量，方法选择回归，然后单击继续。

6、最后设置选项，缺失值勾选成列排除个数，系数显示格式勾选按大小排序，然后点击继续就完成了。

7、确定之后，生成因子分析结果，有相关性矩阵、KMO和巴特利特检验

四、kmo是什么元件？

接触器，一般用于在阀门的开关控制时的开

五、kmo值过小的原因？

KMO值太小的原因一种是变量相关系数太小，而偏相关系数太大，所以才会这样，可能与你选取的指标有关系。

如果你选择的指标之间本身就没啥相关性，那么你做因子分析本身就没有什么意义，导致KMO值太低，除了指标之外，你可以看下是不是样本量太少了，还是缺失值太多了。这些都有可能导致相关系数太小。

六、stata中kmo检验命令？

stata中的kmo检验，stata中做法为：after regression，choose command: estat dwatson DW检验被常用来检验模型中的自相关的。 Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。 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。

七、如何进行KMO检验？

很简单，在因子分析——“描述”选项中的描述统计对话框中的相关矩阵下面勾上kmo和bartlett球形检验选项即可，kmo值越接近于1愈好，kmo值>0.5即可做因子分析

八、kmo检验值太低怎么调高？

调高kmo检验值的方法步骤：

1、首先打开spss，然后单击分析菜单，然后选择降维中的因子。

2、打开因子分析窗口，将AC1、AC2、AC3、AC4和AC5移到变量框中。

3、点击描述按钮，打开对应的窗口，统计勾选初始解，相关系数矩阵勾选系数和KMO和巴特利特球形度检验。

4、接着点击提取按钮，打开窗口并勾选分析相关性矩阵，显示勾选未旋转因子解和碎石图。

5、点击得分按钮，打开因子得分窗口，勾选保存为变量，方法选择回归，然后单击继续。

6、最后设置选项，缺失值勾选成列排除个数，系数显示格式勾选按大小排序，然后点击继续就完成了。

九、问卷的kmo值怎么算？

KMO统计量：是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性，相关性强时，偏相关系数远小于简单相关系数，KMO值接近1。一般情况下，KMO>0.9非常适合因子分析；0.8＜KMO＜0.9适合；0.7以上尚可，0.6时效果很差，0.5以下不适宜作因子分析。

十、KMO系数是什么？怎么测算？

1、KMO统计量：是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性，相关性强时，偏相关系数远小于简单相关系数，KMO值接近1。一般情况下，KMO>0.9非常适合因子分析；0.8＜KMO＜0.9适合；0.7以上尚可，0.6时效果很差，0.5以下不适宜作因子分析。

2、Bartlett’s球型检验（巴特利球形检验（Barlett Test of Sphericity）。）：用于检验相关阵是否是单位阵，即各变量是否独立。它是以变量的相关系数矩阵为出发点，零假设：相关系数矩阵是一个单位阵。如果巴特利球形检验的统计计量数值较大，且对应的相伴概率值小于用户给定的显著性水平，则应该拒绝零假设；反之，则不能拒绝零假设，认为相关系数矩阵可能是一个单位阵，不适合做因子分析。若假设不能被否定，则说明这些变量间可能各自独立提供一些信息，缺少公因子。

3、举例：巴特利球形检验统计量为131.051，相应的概率Sig为0.000，因此可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时，KMO值为0.762，根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合作因子分析。