全部版块 我的主页
› 论坛 › 数据科学与人工智能 › 数据分析与数据科学 › SAS专版
因子分析
Alice5491
1507 2
2015-01-30
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。
Kaiser给出了常用的kmo度量标准:　0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般；0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合。
在因子分析中怎么进行球检验？

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

全部回复
mycpcw
2015-1-31 20:53:58
proc anova data=数据集;
     class x1 x2;
     model y=x1 x2;
   means x1 x2/hovtest=bartlett/*选项“hovtest=bartlett” /*巴特利球体检验*/;
quit;
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

Alice5491
2015-2-5 23:23:08
你好，我是想在因子分析中进行球检验
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

微信QQ空间QQ微博
扫码加好友，拉您进群
各岗位、行业、专业交流群