1..KMO检验用于检查变量间的偏相关性，取值在o~1之间。KMO统计量越接近于1，变量间的偏相关性越强，因子分析的效果越好。实际分析中，KMO统计量在O.7以上时，效果比较好;而当KMO统计量在0.5以下时，此时不适合应用因子分析法，应考虑重新设计变量结构或者采用其他统计分析方法。
2.多重共线性的指标有很多，一般看重的是两个：一、容忍度（Tolerance)）越小，多重共线性越严重。有学者提出，容忍度小于0.1时，存在严重的多重共线性。二、方差膨胀因子(Variance inflation factor）VIF，一般认为VIF不应大于5，对应容忍度的标准，也可放宽至不大于10。

1..KMO检验用于检查变量间的偏相关性，取值在o~1之间。KMO统计量越接近于1，变量间的偏相关性越强，因子分析的效果越好。实际分析中，KMO统计量在O.7以上时，效果比较好;而当KMO统计量在0.5以下时，此时不适合应用因子分析法，应考虑重新设计变量结构或者采用其他统计分析方法。
2.多重共线性的指标有很多，一般看重的是两个：一、容忍度（Tolerance)）越小，多重共线性越严重。有学者提出，容忍度小于0.1时，存在严重的多重共线性。二、方差膨胀因子(Variance inflation factor）VIF，一般认为VIF不应大于5，对应容忍度的标准，也可放宽至不大于10。