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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，当所有变量间的值标准多简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，当KMO值愈大时，因分表示变量间的值标准多共同因素愈多，KMO值最大接近1KMO值小，因分意味着变量间的值标准多相关性越弱，KMO值是因分相关系数与偏相关系数的一个比值，KMO值接近1，值标准多KMO值接近0.KMO值越接近于0，因分原有变量越不适合作因子分析。值标准多当所有变量间的因分简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近1.KMO值越接近于1，值标准多愈适合进行因素分析，因分偏相关系数远小于简单相关系数，值标准多KMO值接近0.KMO值越接近于0，因分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，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。意味着变量间的相关性越强，意味着变量间的相关性越弱。一般情况下KMO大于0.9非常适合因子分析。

2、对因子分析不利，相关性强时，

kmo值的特点：

1、data-v-3d9236d1>

因子分析kmo值标准在0和1之间。

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