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2018-03-11
这样的情况下,这个因子分析的可以用吗?效果好吗?
Kaiser-Meyer-Olkin 測量取樣適當性。                .657
Bartlett 的球形檢定        大約 卡方        976.766
        df        6
        顯著性        .000

說明的變異數總計                                                                       
元件        起始特徵值                        擷取平方和載入                        循環平方和載入               
        總計        變異的 %        累加 %        總計        變異的 %        累加 %        總計        變異的 %        累加 %
1        2.636        65.897        65.897        2.636        65.897        65.897        1.895        47.364        47.364
2        .868        21.699        87.596        .868        21.699        87.596        1.609        40.232        87.596
3        .387        9.679        97.275                                               
4        .109        2.725        100.000                                               
擷取方法:主體元件分析。                                                                       







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2018-3-12 09:48:42
可以用的。看过一本台湾学者的书籍,给的建议,探索性研究,KMO>0.6其实可以继续用因子分析操作的。
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2018-3-12 11:02:50
这结果还算理想了,KMO >0.6, 方差解释度那么高
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2018-3-12 19:43:35
robinfang 发表于 2018-3-12 09:48
可以用的。看过一本台湾学者的书籍,给的建议,探索性研究,KMO>0.6其实可以继续用因子分析操作的。
非常感谢~比心
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2018-3-12 19:44:06
dgy18787 发表于 2018-3-12 11:02
这结果还算理想了,KMO >0.6, 方差解释度那么高
感谢您的回答~比心
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2020-7-30 21:23:39
robinfang 发表于 2018-3-12 09:48
可以用的。看过一本台湾学者的书籍,给的建议,探索性研究,KMO>0.6其实可以继续用因子分析操作的。
请问你还记得是哪本书吗
我想引用一下
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