为什么要进行KMO检验?

相伴概率就是相应的统计量所对应的P值，他们是一一对应的,而且可以从两个不同角度对假设检验的的原假设作出判断 还是举个例子给你说明一下：在线性回归方程显著性F检验中，原假设H0：β0=β1=β2=β3……=0，在显著性水平α下，检验统计量F大于临界值，则拒绝原假设，回归方程显著。但是，有可能犯第一类错误，就是原假设是对的情况下而我们拒绝了，即“弃真”错误。在检验中，我们允许犯这类错误的概率，也就是相伴概率P。若得到相伴概率为0.012，低于给定水平0.05，也就是我们犯错误的概率实在允许范围内，即，在拒绝原假设而犯错的概率为0.012时，是被允许的，因此，可以拒绝原假设，反之，不能拒绝。

几乎不可能的概率应该是99%都不可能只有1%甚至更小的可能性

F大概接近200，相伴概率几乎为0，已经足够说明y与这三个变量总体上的线性回归关系很显著了。因为我们做假设检验时，通常选择显著性水平α = 0.05或者0.01，如果是查F统计量表，会得到一个临界值，只要计算所得的F值大于那个临界值，就说明总体线性关系显著。此处，你的模型F值接近200，非常大了，所以其相伴概率当然很小（几乎为0），关于这个F检验，你可以再看看概率统计书复习一下。

就是双侧概率。当双侧概率小于0.05，则差异显著；小于0.01，差异极显著

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）。原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。 图中相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。扩展资料：SE表示在水平Ai下样本值与样本均值之间的差异，它是由随机误差引起的，称为误差平方和或组内平方和。SA反映在每个水平下的样本均值与样本总均值的差异，它是由因素A取不同水平引起的，称为因素A的效应平方和或组间平方和，ST=SE+SA式就是我们所需要的平方和分解式。在总偏差中，除随机因素引起的差异外，还包括由因素A的不同水平的作用而产生的差异，如果不同水平作用产生的差异比随机因素引起的差异大得多，就认为因素A对指标有显著影响，否则，认为无显著影响。为此，可将总偏差中的这两种差异分开，然后进行比较。参考资料来源：百度百科-单因素方差分析

显著性水平为1-0.95=0.05<概率0.073,是不能拒绝原假设的,也就是接受原假设.t值的用处在于你知道criticalvalue也就是临界值的条件下才行,如果你没法知道临界值,那么t值是没用的.t值大于criticalvalue,则拒绝原假设,反之接受.用t值判断和p值（相伴概率）判断是等价的.

sig就是P是指原假设发生的概率

t检验中t值大小的意义是：显著性水平为1-0.95 = 0.05 < 概率0.073，是不能拒绝原假设的，也就是接受原假设。t值的用处在于你知道critical value也就是临界值的条件下才行，如果你没法知道临界值，那么t值是没用的。t值大于critical value，则拒绝原假设，反之接受，用t值判断和p值（相伴概率）判断是等价的。

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。单因素方差分析：是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。例如，分析不同施肥量是否给农作物产量带来显著影响，考察地区差异是否影响妇女的生育率，研究学历对工资收入的影响等。这些问题都可以通过单因素方差分析得到答案。单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量。例如，上述问题中的观测变量分别是农作物产量、妇女生育率、工资收入；控制变量分别为施肥量、地区、学历。

分别是相关系数，检验它是否为零的p值(也叫相伴概率)，样本容量

　　显著性水平为1-0.95 = 0.05 < 概率0.073，是不能拒绝原假设的，也就是接受原假设。t值的用处在于你知道critical value也就是临界值的条件下才行，如果你没法知道临界值，那么t值是没用的。t值大于critical value，则拒绝原假设，反之接受。用t值判断和p值（相伴概率）判断是等价的

在spss进行相关分析的时候，annlyze -correlate-bivariate-选择两个变量-左下角选择Flag significant correlations-选择后，输出结果在 相关系数对性显著的的r1 或者r2 就有* 显示，两个*为极显著，一个*为显著，其系数下面对应的sig. 相伴概率小于0.00或者0.05水平，即为其显著水平高低。

1.查看异方差：当怀特检验Obs*R-squared 也就是nR^2当nR^2>0.05显著性下的卡方分布，则存在异方差，当nR^2<0.05显著性下的卡方分布，则不存在异方差。本题中Obs*R-squared 也就是nR^2=6.333918<0.05显著性下的卡方分布 (本题自由度是5，为辅助回归模型的自变量个数）=11.07实际应用中可以直接观察相伴概率p值的大小，若p值较小，则认为存在异方差性。反之，则认为不存在异方差性。此外还有方法检验异方差性：⒈图形分析检验残差分析⒉Goldfeld-Quant检验3Park检验2.查看多重共线性：（1）简单相关系数检验法：可以在EVIEWS软件中输入命令：COR X1 X2 X3 X4 X5查看相关系数矩阵，若相关系数比较高，则认为存在多重共线性的问题。（2）综合判断法：若是可决系数R^2比较高，F值显示方程显著，但是t值显示不显著时，可能存在多重共线性的问题。本题当中 t 下标0.05/2 (28) 得到临界值2.048 ，查看每个解释变量的显著性，发现只有X1是显著的，其他的解释变量都不显著，所以认为解释变量之间存在多重共线性。3.查看序列相关性（！）D.W 检验Durbin-Watson stat 1.573677 查看D.W.检验上下界表 李子奈的《计量经济学》P361页这里的K包含常数项，所以是5n=30，得到下界1.14 上界1.74由于下界<D.W<上界 所以无法查看误差序列相关性。（2）残差序列图分析建议可以到百度文库找一些计量的实验来做，这样就能加深理解哦~

0.005这是是相伴概率值.要和显著水平0.05比较的.0.005<0.05所以拒绝原来的零假设,(零假设就是说原来假定他们无差异,也就是假定和所给的数据相等)所以与原来的数据有明显差异,是没有联系

1、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，KMO>0.9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。2、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。3、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。

p值是t统计量的相伴概率，对于双t检验，一般p值=（t分布的密度曲线 在大于 该统计量的绝对值 那部分 的 图线下的面积 ）如果 p值小于显著性水平alpha，我们应拒绝原假设，即我们认为两组数据的均值有显著性差异。

LOWER和UPPER为置信区间的上下限，OR值为机会比。你只要看p值就可以了，这个表里面只有margin是显著的。其他变量都不显著。

相伴到老

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、artlett"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。

分析-降维-因子，选中因子入框，点右侧描述按钮，如下图选中点右侧提取按钮，如下图选中继续-确定

列方程需要的是表3，即表题是“系数”的那个表。具体而言就是：人均净利润= 14403.479 + 453037.528*技术人员密度 (22912.153) (147215.653)T统计量用来观测回归系数是否显著，可以从Sig概率值直接判断，在图3中，常数项不显著，技术人员密度的系数显著。F统计量是来检验模型整体的显著性，从F值的相伴概率Sig来判断，模型整体上还是显著的。事实上，表1、表2、表4是对模型的效果进行判断。表1总，调整后的R放才0.228，拟合效果并不是很好。 令，durbin-watson值为2是最好。

总体分布的正态性检验一般采取Jarque-Bera检验。正态分布的偏度（三阶矩）S=0，峰度（四阶矩）K=3，若样本来自正态总体，则他们分别在0，3附近。基于此构造一个包含x2(卡方)统计量：n为样本容量,k为自由度.Jarque和Bera证明了在正态性假定下，如果J-B统计量的相伴概率值小于设定的概率水平，则拒绝原假设，不认样本概率服从正态分布；反之，则接受原假设。

相伴概率就是相应的统计量所对应的P值,他们是一一对应的,而且可以从两个不同角度对假设检验的的原假设作出判断

问题一：非正态分布的数据在SPSS中怎么求差异性 均值+方差可以看出些问题的吧。 问题二：如何判断数据是非正态分布的 正态分布平均值1035.2，置信区间(1033.2,1037.3)方差595.5501，置信区间(594.6990,597.6117)用MATLAB画出分布直方图，估计为正态分布；求法：设上述数据为向量X；选取“取伪”错误的概率a=0.01；利用Jarque-Bera检验原则校验数据正态分布的合理性；命令为：jbtest(X,0.01)得到结果为0，说明数据基本符合正态分布要求；利用正态分布拟合函数求正态分布基本参数：得到平均值u，平均值置信区间Au，方差o，方差置信区间Ao。 问题三：非正态分布的简介 但在有些情况下，观测值不遵从正态分布，而遵从其他类型的分布，比如偏态分布。相对正态分布而言，将不遵从正态分布的其他类型的分布统称为非正态分布。 问题四：非正态分布计量资料怎样做相关分析 可以通过Excel的Correl函数计算相关系数，来判断相关性。也可使用Pearson计算相关系数判断相关性。在使用函数时，Excel提示如何操作 关于非正态计量资料的比较，建议采用非参数统计方法，具体的你可以参阅一些非参数统计的书籍，包括秩和检验，KS检验等等。绝大部分都需要这样做的，normal是很多检验的前提用SPSS可以做相关性分析。 SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方 式展示各种管理和分析数据方法 问题五：如果是非正态分布的样本，可以用T检验吗？ 不满足正态就做非参数 问题六：如何用spss进行非正态性数据的检验 单样本K-S检验是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分布的方法。适合于探索连续型随机变量的分布形态。 其零假设H0为样本来自的总体与指定理论分布无显著性差异。 一般假设你的显著性水平为a=0.05。 如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平a，则应拒绝零假设，认为样本来自的总体与指定分布的总体有显著差异（就是小概率事件发生了，拒绝假设，之后它就和正态分布之间的相似性可以理解为不存在） 相反一样，大于a就是具有相似性，可以理解为服从正态分布。 一般用起来的时候sig小于0.05就认为两者有显著差异，就是两者不相似。 也可以说越接近一越好。 问题七：非正态分布的数据在SPSS中怎么求差异性 均值+方差可以看出些问题的吧。 问题八：怎么检验一个分布是不是正态分布 正态分布也叫常态分布，是连续随机变量概率分布的一种，自然界、人类社会、心理和教育中大量现象均按正态形式分布，例如能力的高低，学生成绩的好坏等都属于正态分布。标准正态分布是正态分布的一种，具有正态分布的所有特征。所有正态分布都可以通过Z分数公式转换成标准正态分布。 两者特点比较： (1)正态分布的形式是对称的，对称轴是经过平均数点的垂线。 (2)中央点最高，然后逐渐向两侧下降，曲线的形式是先向内弯，再向外弯。 (3)正态曲线下的面积为1。正态分布是一族分布，它随随机变量的平均数、标准差的大小与单位不同而有不同的分布形态。标准正态分布是正态分布的一种，其平均数和标准差都是固定的，平均数为0，标准差为1。（4）正态分布曲线下标准差与概率面积有固定数量关系。所有正态分布都可以通过Z分数公式转换成标准正态分布。把你的数据画成图 对比一下 问题九：非正态分布计量资料怎样做相关分析 可以通过Excel的Correl函数计算相关系数，来判断相关性。也可使用Pearson计算相关系数判断相关性。在使用函数时，Excel提示如何操作 关于非正态计量资料的比较，建议采用非参数统计方法，具体的你可以参阅一些非参数统计的书籍，包括秩和检验，KS检验等等。绝大部分都需要这样做的，normal是很多检验的前提用SPSS可以做相关性分析。 SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方 式展示各种管理和分析数据方法 问题十：非正态分布的简介 但在有些情况下，观测值不遵从正态分布，而遵从其他类型的分布，比如偏态分布。相对正态分布而言，将不遵从正态分布的其他类型的分布统称为非正态分布。

p值小。p值是t统计量的相伴概率，对于双t检验，一般p值=（t分布的密度曲线在大于该统计量的绝对值那部分的图线下的面积）很好理解。P-value基本翻译：假定值、假设机率用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验。

相伴概率就是相应的统计量所对应的P值，他们是一一对应的,而且可以从两个不同角度对假设检验的的原假设作出判断还是举个例子给你说明一下：在线性回归方程显著性F检验中，原假设H0：β0=β1=β2=β3……=0，在显著性水平α下，检验统计量F大于临界值，则拒绝原假设，回归方程显著。但是，有可能犯第一类错误，就是原假设是对的情况下而我们拒绝了，即“弃真”错误。在检验中，我们允许犯这类错误的概率，也就是相伴概率P。若得到相伴概率为0.012，低于给定水平0.05，也就是我们犯错误的概率实在允许范围内，即，在拒绝原假设而犯错的概率为0.012时，是被允许的，因此，可以拒绝原假设，反之，不能拒绝。

F大概接近200，相伴概率几乎为0，已经足够说明y与这三个变量总体上的线性回归关系很显著了。因为我们做假设检验时，通常选择显著性水平α = 0.05或者0.01，如果是查F统计量表，会得到一个临界值，只要计算所得的F值大于那个临界值，就说明总体线性关系显著。此处，你的模型F值接近200，非常大了，所以其相伴概率当然很小（几乎为0），关于这个F检验，你可以再看看概率统计书复习一下。

显著性水平为1-0.95 = 0.05 < 概率0.073，是不能拒绝原假设的，也就是接受原假设。t值的用处在于你知道critical value也就是临界值的条件下才行，如果你没法知道临界值，那么t值是没用的。t值大于critical value，则拒绝原假设，反之接受。用t值判断和p值（相伴概率）判断是等价的。

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。采用方差同质性检验方法，原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。 相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。两类方差异同两类方差分析的基本步骤相同，只是变异的分解方式不同，对成组设计的资料，总变异分解为组内变异和组间变异（随机误差），即：SS总=SS组间+SS组内，而对配伍组设计的资料，总变异除了分解为处理组变异和随机误差外还包括配伍组变异，即：SS总=SS处理+SS配伍+SS误差。以上内容参考：百度百科-方差分析

单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

F大概接近200，相伴概率几乎为0，已经足够说明y与这三个变量总体上的线性回归关系很显著了。因为我们做假设检验时，通常选择显著性水平α = 0.05或者0.01，如果是查F统计量表，会得到一个临界值，只要计算所得的F值大于那个临界值，就说明总体线性关系显著。此处，你的模型F值接近200，非常大了，所以其相伴概率当然很小（几乎为0），关于这个F检验，你可以再看看概率统计书复习一下。

显著性水平为1-0.95 = 0.05 < 概率0.073，是不能拒绝原假设的，也就是接受原假设。t值的用处在于你知道critical value也就是临界值的条件下才行，如果你没法知道临界值，那么t值是没用的。t值大于critical value，则拒绝原假设，反之接受。用t值判断和p值（相伴概率）判断是等价的。

　　SPSS提供了多种适用于不同类型数据的相关系数表达，这些相关性检验的零假设都是：行和列变量之间相互独立，不存在显著的相关关系。根据SPSS检验后得出的相伴概率（Concomitant Significance）判断是否存在相关关系。如果相伴概率小于显著性水平0.05，那么拒绝零假设，行列变量之间彼此相关；如果相伴概率大于显著性水平0.05，那么接受原假设，行列变量之间彼此独立。 　　在交叉列联表分析中，SPSS所提供的相关关系的检验方法主要有以下3种： 　　（1）卡方（χ2）统计检验：常用于检验行列变量之间是否相关。计算公式为： 　　其中，f0表示实际观察频数，fe表示期望频数。 　　卡方统计量服从（行数 1） （列数 1）个自由度的卡方统计。SPSS在计算卡方统计量时，同时给出相应的相伴概率，由此判断行列变量之间是否相关。 　　（2）列联系数（Contingency coefficient）：常用于名义变量之间的相关系数计算。计算公式由卡方统计量修改而得，公式如下： 　　（3） 系数（Phi and Cramer"s V）：常用于名义变量之间的相关系数计算。计算公式由卡方统计量修改而得，公式如下： 　　系数介于0和1之间，其中，K为行数和列数较小的实际数。 　　交叉列联表分析的具体操作步骤如下： 　　打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descriptive Statistics）命令下的【交叉表】（Crosstabs）命令。"交叉表"（Crosstabs）主对话框如图3-13所示。 　　在该主对话框中，左边的变量列表为原变量列表，通过单击 按钮可选择一个或者几个变量进入右边的"行"（Row(s)）变量列表框、"列"（Column(s)）变量列表框和"层"（Layer）变量列表框中。 　　如果是二维列联表分析，只需选择行列变量即可，但如进行三维以上的列联表分析，可以将其他变量作为控制变量选到"层"（Layer）变量列表框中。有多个层控制变量时，可以根据实际的分析要求确定它们的层次，既可以是同层次的也可以是逐层叠加的。 　　在"交叉表"对话框底端有两个可选择项： 　　显示复式条形图（Display clustered bar chart）：指定绘制各个变量不同交叉取值下关于频数分布的柱形图； 　　取消表格（Suppress table）：不输出列联表的具体表格，而直接显示交叉列联表分析过程中的统计量，如果没有选中统计量，则不产生任何结果。所以，一般情况下，只有在分析行列变量间关系时选择此项。 　　该对话框的右端有4个按钮，从上到下依次为【精确】（Exact）按钮、【统计量】（Statistics）按钮、【单元格】（Cells）按钮和【格式】（Format）按钮。单击可进入对应的对话框。 　　单击【精确】（Exact）按钮，打开"精确检验"（Exact Tests）对话框，如图3-14所示。 　　该对话框提供了3种用于不同条件的检验方式来检验行列变量的相关性。用户可选择以下3种检验方式之一： 　　仅渐近法（Asymptotic only）：适用于具有渐近分布的大样本数据，SPSS默认选择该项。 　　Monte Carlo（蒙特卡罗法）：此项为精确显著性水平值的无偏估计，无需数据具有渐近分布的假设，是一种非常有效的计算确切显著性水平的方法。在"置信水平"（Confidence Level）参数框内输入数据，可以确定置信区间的大小，一般为90、95、99。在"样本数"（Number of samples）参数框中可以输入数据的样本容量。 　　精确（Exact）：观察结果概率，同时在下面的"每个检验的时间限制为"（Time limit per test）的参数框内，选择进行精确检验的最大时间限度。 　　用户在本对话框内进行选择后，单击【继续】（Continue）按钮即可返回"交叉表"主对话框。一般情况下，"精确检验"（Exact Tests）对话框的选项都默认为系统默认值，不作调整。

1、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，KMO>0.9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。2、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。3、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。

F大概接近200，相伴概率几乎为0，已经足够说明y与这三个变量总体上的线性回归关系很显著了。因为我们做假设检验时，通常选择显著性水平α = 0.05或者0.01，如果是查F统计量表，会得到一个临界值，只要计算所得的F值大于那个临界值，就说明总体线性关系显著。此处，你的模型F值接近200，非常大了，所以其相伴概率当然很小（几乎为0），关于这个F检验，你可以再看看概率统计书复习一下。

SPSS提供判断原始变量是否适合作因子分析，所以进行KMO检验。一个大的KMO测度值支持进行因子分析。一般而言，KMO测度>0.5意味着因子分析可以进行，而在0.7以上则是令人满意的值。KMO在0.9以上，非常合适做因子分析；在0.8-0.9之间，很适合；在0.7-0.8之间，适合；在0.6-0.7之间，尚可；在0.5-0.6之间，表示很差；在0.5以下应该放弃。由于因子分析是寻求内在结构，要求样本量比较充足，样本量与变量数的比例应在5：1以上；总样本量不得少于100，而且原则上越多越好；个变量间必须有相关性。扩展资料Bartlett"s球型检验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。参考资料来源：百度百科-KMO检验

区别如下：通过F值看出，如果控制变量的不同水平对观测变量有显著影响，那观测变量的组间离差平方和就大，F值也大；相反，如果控制变量的不同水平没有对观测变量造成显著影响，那组内离差平方和就比较大，F值就比较小。同时，SPSS还会依据F分布表给出相应的相伴概率值sig。如果sig小于显著性水平（一般显著性水平设为0.05、0.01、或者0.001），则认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则不然。多因素方差分析，用于研究一个因变量是否受到多个自变量（也称为因素）的影响，它检验多个因素取值水平的不同组合之间，因变量的均值之间是否存在显著的差异。多因素方差分析既可以分析单个因素的作用（主效应），也可以分析因素之间的交互作用（交互效应），还可以进行协方差分析，以及各个因素变量与协变量的交互作用。

1、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，KMO>0.9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。2、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。3、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。

1、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，KMO>0.9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。2、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。3、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。

如何进行KMO检验？SPSSAU可以进行KMO检验。KMO检验是因子分析出来结果的指标值。因子分析探索定量数据可以浓缩为几个方面(因子)，每个方面(因子)和题项对应关系；关于因子分析步骤如下：第一：分析KMO值；如果此值高于0.8，则说明非常适合进行因子分析；如果此值介于0.7~0.8之间，则说明比较适合进行因子分析；如果此值介于0.6~0.7，则说明可以进行因子分析；如果此值小于0.6，说明不适合进行因子分析；第二：如果Bartlett检验对应P值小于0.05也说明适合进行因子分析；第三：如果仅两个分析项，则KMO无论如何均为0.5。请点击输入图片描述

SPSS提供判断原始变量是否适合作因子分析，所以进行KMO检验。一个大的KMO测度值支持进行因子分析。一般而言，KMO测度>0.5意味着因子分析可以进行，而在0.7以上则是令人满意的值。KMO在0.9以上，非常合适做因子分析；在0.8-0.9之间，很适合；在0.7-0.8之间，适合；在0.6-0.7之间，尚可；在0.5-0.6之间，表示很差；在0.5以下应该放弃。由于因子分析是寻求内在结构，要求样本量比较充足，样本量与变量数的比例应在5：1以上；总样本量不得少于100，而且原则上越多越好；个变量间必须有相关性。扩展资料Bartlett"s球型检验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。参考资料来源：百度百科-KMO检验

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。

1、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，KMO>0.9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。2、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。3、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。

1、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，KMO>0.9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。2、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。3、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。

SPSS提供判断原始变量是否适合作因子分析，所以进行KMO检验。一个大的KMO测度值支持进行因子分析。一般而言，KMO测度>0.5意味着因子分析可以进行，而在0.7以上则是令人满意的值。KMO在0.9以上，非常合适做因子分析；在0.8-0.9之间，很适合；在0.7-0.8之间，适合；在0.6-0.7之间，尚可；在0.5-0.6之间，表示很差；在0.5以下应该放弃。由于因子分析是寻求内在结构，要求样本量比较充足，样本量与变量数的比例应在5：1以上；总样本量不得少于100，而且原则上越多越好；个变量间必须有相关性。扩展资料Bartlett"s球型检验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。参考资料来源：百度百科-KMO检验

Jarque和Bera证明了在正态性假定下，如果J-B统计量的相伴概率值小于设定的概率水平，则拒绝原假设，不认样本概率服从正态分布；反之，则接受原假设。

kmo检验和bartlett球形检验原理如下：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。

什么是球形检验具体做什么的检验这个字母是求代表什么呢？我查阅后来告诉你好吗？