spss的kmo检验结果如何分析

1.在F值这一栏中,0.000<0.05,有差异,说明两样本方差不齐.第二栏本来就没有数据的,因为是两样本之间方差齐性比较,只有一个F值.2.有两个t值,是因为计算机把方差齐和方差不齐两种情况的

第一个表：n=66>40,最小期望频数=9.86>5,使用pearson卡方值,卡方值=3.771,P=0.052>0.05,按检验水准为0.05下,无统计学意义,即尚不能认为两组的缓解率有羞怯差异.

你完全不懂因子分析吧,不存在共线性是不能做因子分析的,kmo大小无所谓的,79%已经很大了再问：是不太懂。不是说KMO要70%以上才算合格吗？再答：只要这个检验p

看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问：所以说在1

你有37.5%的期望次数少于5,不能和第一行卡方从自由度看,应该不是4格表,而是R*C表,那就看第二行,也不显著.线性和线性组合：仅用于行变量、列变量都是等级（序次）数据的时候.不知道你的数据是什么情

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

首先是方差齐性Levene'sTest的sig大于0.05,属于方差齐性第二个表的sig（双侧检验）值0.108大于0.05,则说明性别差异差异不显著

你看下最后一个表格的sig值是否小于0.05,如果小于说明存在显著差异

你做了3次相关样本t检验第一个表是描述性统计量,有平均数、样本量、标准差、标准误第二个表是相关系数,都不相关第3个表是相关t检验的结果,关键看最后3列,t值、自由度、p值.你没有列出p值,只看到自由度

这个地方需要看第一行的sig值0.040,而不是第二行的0.039.因为Levene检验F值对应的sig值为0.134,大于0.05,说明接受原假设（原假设就是两组总体的方差相等）,因此需要看第一行的

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.

Chi-Square就是卡方的意思,因此你的结果的卡方值等于9.910；df指的是自由度；ASYMP.sig就是我们常说的P值,因此P=0.007；一般来说,只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异

KMO值是由你的数据算出来的,不是所有的数据都适合做主成分分析.只有KMO值只有0.5说明你的数据样本不适合做主成分分析,下面做的一切都是不合理的.KMO值不能提高,除非你换一组数据.

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

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

单样本t检验就是用于检验一列变量均值与某一特定数字间有无统计学差异.结果主要看最后那个表,一是看t值,二是看sig（双侧）,若sig

这里面有好多种情况：如果理论次数小于5的格子不超过20%（你的表里是0）,而且没有理论次数小于1的情况,使用第一行Pearson,表格里p>0.05,所以差异不显著.否则就用似然比卡方检验.还有一个线

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

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

方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00