怎么解读spss做kmo检验的结果

2.6222972200a；4.6780827533ab；6.1196116900b,大概是这样标!小写有差异,大写有显著差异.完毕

菜单分析——非参数检验——旧对话框——2个独立样本,检验变量选择治疗积分,分组变量选择组别,检验类型勾选mann——Whitney,选项里边勾选描述性,四分位数,其他默认.确定.然后就会输出结果了.z

你这里做的是单样本T检验,一般我们是看t值对应的sig值来看,是否通过检验,当然也可以直接看t值,如果t值的绝对值越大,说明你的样本数据和比较的数据越显著差异

kappa值0.894,相关性教强

你问的是2个问题吧,如果做一元线性回归,就不用检验相关性.下面只是简单说下操作,1、一元线性回归在spss里录入相应数据,自变量x,因变量Y,然后点击：analyze--regression--lin

根据学者的相关研究,做因子分析样本容量最好不小于100人,题目与被试比例最好是1:5,最起码样本量不可以小于指标数量（以上内容请参考吴明隆统计实务）,否则因子分析难以得到稳定可靠的结果,虽然操作还是可

直接在因素分析里做analyze——Datareduction——Factor并在descreptives里选择KMO就可以了

左边的P值,是方差齐性检验的,如果P值大于0.05,表明方差相等,则用第一行的结果,即后面的P值.反之,前面的P值小于0.05,说明方差不齐,应该选择第二行的结果,即后面的P值.

一般要读KMO、碎石图、累计解释率、共同度、因子最大正交旋转后的rotate图

分析--回归--线性,选好因变量和自变量.统计量--选上“估计”和“置信区间,默认为95%”.分别对应”相关系数及相关系数t检验“和”置信区间95%“.确定即可,结果都在”系数a“表中.再问：您好，图

那些和其他变量相关性都很小的变量就是解释方差很小的变量,或者从旋转载荷矩阵表上来看,那些变量在各个成分上的载荷都小于0.5,就是解释方差很小的变量,应该剔除,这样就可以提高KMO值了.

是的,这是因子分析的前提条件,通不过这两个东西就说明量表不适合做因子分析再问：可是我看了好多论文上面在做因子分析时都没有做相关检验的，还是在核心期刊上，我把那些数据检验一下救过都是显示Thismatr

做个相关或者偏相关分析看看,把那些与其中任何一个变量相关性都很弱的变量剔除出去,再试下

是说这个矩阵不是正定的,我知道你可能还是不明白,我帮你查了很多资料,正定矩阵意思是说数据特征的特征值不是都大于0的,因此我推测你数据中可能存在问题,有负的特征值,怎么改数据,我还不清楚,我还得学习学习

效度分为很多,你说的应该是结构效度因子分析有标准步骤,不是说你这么做因子分析就不好,他那么做因子分析就好需要对哪些变量做因子分析,要根据你的目的来决定kmo是必须要看的我经常帮别人做这类的数据分析

分组变量就是地区,你在数据里这个变量输入1-7个值,输入的个数是A地分数的个数,2-7也一样.检验变量就是分数,对应分组变量的1-7,对应输入各地区的分数.在非参数的K独立样本检验中,分别输入检验变量

你这个问卷就不适合做信效度检测的信效度只能是针对李克特量表才有的,换句话说就是计分式量表,比如选项从a到e是表示不同程度的等级计分的,比如从1分到5分,从1分到7分.只有这样的才可以进行信效度分析.

第一个表示样本基本统计信息第二个表是两组数据的相关性,sig小于0.05,说明有显著相关第三个表是关键的t检验结果,同样是看sig的值,小于0.05,说明两组的均值有显著差异根据表中的两组均值大小可以

你是否想检验两组（治疗组、对照组）间的有效性是否有差异吗?

因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特在spss中的因素分析时有关于bartlet球形检验的选项,如果sig值小于0.05,则