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KMO统计量用于探索变量间的偏相关性，它比较的各变量的简单相关和偏相关的大小，取值也在0－1之间。如果各变量间存在内在联系，则由于计算偏相关时控制其他因素就会同时控制潜在变量，导致偏相关系数远远小于简单相关系数，此时KMO接近于1，说明变量间共同因素越多，做因子分析效果比较好。一般认为当KMO大于0.9时效果最佳，0.8-0.9效果好，0.7-0.8时效果一般，0.5-0.6时效果差，0.5以下就不适合做因子分析了！
可以多查一些应用因子分析的文献，一般都会提到KMO统计量的！
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