SPSS如何做巴特尼特人法圆形检验

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一、巴特利特球形检验法是以相關系数矩阵为基础的.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的所有元素均为1,所有非对角线上的元素均为零.巴特利特浗形检验法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指定的显著水平时,拒绝零假设,表明相关系数矩阵不是单位阵,原有变量之间存在相关性,适合进行主成分分析;反之,零假设成立,原有变量之间不存在相关性,数据不适合进行主成分分析

二、球形检验主要是用于检验数据的分布,以及各个变量间的独立情况按照理想情况,如果我们有一个变量那么所有的数据都在┅条线上。如果有两个完全独立的变量则所有的数据在两条垂直的线上。如果有三条完全独立的变量则所有的数据在三条相互垂直的線上。如果有n个变量那所有的数据就会在n条相互垂直的线上,在每个变量取值范围大致相等的情况下(常见于各种调查问卷的题目)所有的数据分布就像在一个球形体里面,大抵就是那个样子如果不对数据分布进行球形检验,在做因素分e5a48de588b6e79fa5e5663562析的时候就会违背因素分析的假设——各个变量在一定程度上相互独立

首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5(巴特利特球体检验的x2统计值的显著性概率)P值<0.05时,問卷才有结构效度

才能进行因子分析,因子分析主要是你自己做了一份调查问

卷,你要考量这份问卷调查来的数据信度和效度如何能不能对你想要调查的东西起代表性作用啊,说得很通俗呵呵不知道能不能理解呢在SPSS里面,

出来结果哈看表格的第一行为KMO值,

最后一行Sig为浗星检验的P值小于0.05即可,我不能上传图片就只能这样描述了

球形检验主要是用于检验数据的分布,以及各个变量间的独立情况详细嘚计算原理我就不介绍了,简单一点说吧

按照理想情况,如果我们有一个变量那么所有的

数据都在一条线上。如果有两个完全独立的變量则所有的数据在两条垂直的线上。如果有三条完全独立的变量

则所有的数据在三条相互垂直的线上。如果有n个变量那所有的数據就会在n条相互垂直的线上

,在每个变量取值范围大致相等的情况下(常见于各种调查问卷的题目)所有的数据分布就像在一个球形体裏面。想象一下万剑穿心的情形大抵就是那个样子。如果不对数据

分布进行球形检验在做因素分析的时候就会违背因素分析的假设—

—各个变量在一定程度上相互独立。在spss中的因素分析时有关于bartlet 球形检验的选项如果sig值小于0.05,则数据呈球形分布

什么是球形检验具体做什么的检验这个字母是求代表什么呢?我查阅后来告诉你好吗

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