🌟SPSS因子分析&巴特利特球形度检验结果解读🌟
发布时间：2025-03-24 19:32:04来源：
小伙伴们，今天来聊聊如何解读SPSS中的因子分析结果吧！📊✨ 首先，我们得关注巴特利特球形度检验（Bartlett's Test of Sphericity）。这个测试是判断变量间是否存在相关性的重要指标。如果Sig值小于0.05，那就说明你的数据适合做因子分析哦！🎉 比如，你得到了一个Sig值为0.001的结果，这意味着数据的相关性显著，可以继续进行因子分析。
接着，KMO值也至关重要！通常认为KMO>0.8时效果最佳，表示数据非常适合因子分析。要是KMO值低于0.5，那可能需要重新审视你的数据啦。🔍
最后，在提取出因子后，别忘了查看每个因子的特征值和累积贡献率。一般来说，特征值大于1且累积贡献率达到70%以上就比较理想了。📈 这样，你就能够清晰地了解哪些变量对因子的影响最大啦！💼
希望这些小贴士能帮到正在学习SPSS的你！💡
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