巴特利特检验（巴特利特检验近似卡方）

本文目录一览：

• 1、巴特利特球形检验显著性大于0.05怎么办
• 2、kmo和巴特利特检验如何分析?
• 3、什么是Bartlett球形检验？具体做的是什么的检验？Spss中如何判断？
• 4、为什么要进行kmo和bartlett检验

巴特利特球形检验显著性大于0.05怎么办

问卷没有结构效度，不能进行因子分析。在做因子分析时，KMO值要大于0.7以上，而巴特利球形检验的显著性（sig）要小于0.05，符合以上标准才能进行因子分析，否则问卷没有结构效度，不能进行因子分析。巴特利特球形检验是一种检验各个变量之间相关性程度的检验方法。一般在做因子分析之前都要进行巴特利特球形检验，用于判断变量是否适合用于做因子分析。

kmo和巴特利特检验如何分析?

利用spss进行巴特利特球度检验和KMO检验的方法

1：analyze—data reduction–factory analysis，在这个对话框中选择descriptive，里面选择，kmo的值接近于1，适合做因子分析，Bartlett球度统计量越大越好，其伴随概率0.05，说明数据适合做因子分析。

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，相关性强时，偏相关系数远小于简单相关系数，KMO值接近1。一般情况下，KMO0.9非常适合因子分析；0.8＜KMO＜0.9适合；0.7以上尚可，0.6时效果很差，0.5以下不适宜作因子分析。

3：Bartlett’s球型检验（巴特利球形检验（Barlett Test of Sphericity）。）：用于检验相关阵是否是单位阵，即各变量是否独立。它是以变量的相关系数矩阵为出发点，零假设：相关系数矩阵是一个单位阵。

如果巴特利球形检验的统计计量数值较大，且对应的相伴概率值小于用户给定的显著性水平，则应该拒绝零假设；反之，则不能拒绝零假设，认为相关系数矩阵可能是一个单位阵，不适合做因子分析。若假设不能被否定，则说明这些变量间可能各自独立提供一些信息，缺少公因子。

举例：巴特利球形检验统计量为131.051，相应的概率Sig为0.000，因此可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时，KMO值为0.762，根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合作因子分析。

扩展资料：

SPSS中KMO和Bartlett检验遇到的问题解决办法

在因子分析中，Bartlett球形检验用于考察变量之间的相关矩阵是否为单位矩阵，由于不能拒绝单位矩阵的原假设，说明数据不适合做因子分析（尤其是结构探测）。但是，不能拒绝原假设也有可能是样本量不足（尤其是自由度仅为6），这时候可以结合KMO的结果作出判断。

KMO指的是因子分析所能提取的方差比例，一般认为小于0.5就不宜再做因子分析，KMO为0.54，刚刚越过了0.5的推荐值，这表明数据有可能不够。此时可以根据分析目的而定，如果目的是探测变量之间的结构，可以考虑放弃，因为Bartlett的结果不支持，如果目的是精简变量，则可做。

什么是Bartlett球形检验？具体做的是什么的检验？Spss中如何判断？

一、巴特利特球形检验法是以相关系数矩阵为基础的.它的零假设相关系数矩阵是一个单位阵,即相关系数矩阵对角线的所有元素均为1,所有非对角线上的元素均为零.巴特利特球形检验法的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得到的.如果该值较大,且其对应的相伴概率值小于指定的显著水平时,拒绝零假设,表明相关系数矩阵不是单位阵,原有变量之间存在相关性,适合进行主成分分析；反之,零假设成立,原有变量之间不存在相关性,数据不适合进行主成分分析。

二、球形检验主要是用于检验数据的分布，以及各个变量间的独立情况。按照理想情况，如果我们有一个变量，那么所有的数据都在一条线上。如果有两个完全独立的变量，则所有的数据在两条垂直的线上。如果有三条完全独立的变量，则所有的数据在三条相互垂直的线上。如果有n个变量，那所有的数据就会在n条相互垂直的线上，在每个变量取值范围大致相等的情况下（常见于各种调查问卷的题目），所有的数据分布就像在一个球形体里面，大抵就是那个样子。如果不对数据分布进行球形检验，在做因素分析的时候就会违背因素分析的假设——各个变量在一定程度上相互独立。

三、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，则数据呈球形分布。

拓展资料

Bartlett's球状检验是一种数学术语。用于检验相关阵中各变量间的相关性，是否为单位阵，即检验各个变量是否各自独立。因子分析前，首先进行KMO检验和巴特利球体检验。在因子分析中，若拒绝原假设，则说明可以做因子分析，若不拒绝原假设，则说明这些变量可能独立提供一些信息，不适合做因子分析。

因子分析前，首先进行KMO检验和巴特利球体检验。KMO检验用于检查变量间的相关性和偏相关性，取值在0~1之前。KMO统计量越接近于1，变量间的相关性越强，偏相关性越弱，因子分析的效果越好。实际分析中，KMO统计量在0.7以上时效果比较好；当KMO统计量在0.5以下，此时不适合应用因子分析法，应考虑重新设计变量结构或者采用其他统计分析方法。

（参考资料百度百科 Bartlett's球状检验）

为什么要进行kmo和bartlett检验

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（巴特利特球体检验的x2统计值的显著性概率）P值0.05时，问卷才有结构效度，才能进行因子分析，因子分析主要是自己做了一份调查问卷，能不能对想要调查的东西起代表性作用。

在SPSS里面，Analyze—Factor就是因子分子，在左下角第一个框框description里面勾选最下面的KMOandBartlett’stestofsphericity就会出来结果，看表格的第一行为KMO值，最后一行Sig为球星检验的P值，小于0.05即可。

标准：

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。KMO统计量是取值在0和1之间。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值接近1。

KMO值越接近于1，意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近0。KMO值越接近于0，意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析。

以上内容参考：百度百科-KMO检验