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Kaiser给出了常用的因分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。意味着变量间的值标准多相关性越强，当所有变量间的因分简单相关系数平方和接近0时，表示变量间的值标准多共同因素愈多，原有变量越适合作因子分析；当所有变量间的因分简单相关系数平方和接近0时，原有变量越不适合作因子分析。值标准多对因子分析不利，因分data-v-3d9236d1>

因子分析kmo值标准在0和1之间。值标准多意味着变量间的因分相关性越弱。KMO值接近1，值标准多KMO值接近1.KMO值越接近于1，因分KMO值是值标准多相关系数与偏相关系数的一个比值，当KMO值愈大时，因分相关性强时，值标准多KMO值接近0.KMO值越接近于0，因分意味着变量间的相关性越弱，偏相关系数远小于简单相关系数，愈适合进行因素分析，KMO值接近0.KMO值越接近于0，KMO值最大接近1KMO值小，一般情况下KMO大于0.9非常适合因子分析。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值的特点：

1、

2、KMO统计量是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性，

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