kmo和bartlett检验步骤
如何解释spss因子分析的结果？
如何解释spss因子分析的结果？
spss因子分析的结果可以从以下几个方面解释：
1．KMO和Bartlett的检验结果解释；
首先是看KMO的值，确定变量之间是否是存在相关性的，然后是分析Bartlett球形检验的结果。
2．公因子方差解释；
公因子方差表的意思就是，每一个变量都可以用公因子表示，而公因子表达的大小就是公因子方差表中的“提取”。
“提取”的值越大说明变量可以被公因子表达的越好，一般大于0.5即可以说是可以被表达，但是更好的是要求大于0.7才足以说明变量能被公因子表的很合理。
3．总方差和碎石图的解释；
总方差就是看因子对于变量解释的贡献率。
4．旋转成分矩阵解释。
可以把因子归结为颗粒物。
spss怎样检验问卷的信度和效度？
1、在spss中导入问卷的相关数据，选择分析窗口，点击降维里面的因子分析选项。 2、下一步，将所有的变量都选为因子分析变量，没问题的话就选择确定。 3、这个时候，在勾选原始分析结果还有KMO和Bartlett的球形度检验这两项以后，就可以选择继续了。 4、这样一来，会得到相关的分析结果，即可实现spss检验问卷的信度和效度了。
5?一份问卷的信度和效度怎么测啊？
1、在spss中导入问卷的相关数据，选择分析窗口，点击降维里面的因子分析选项。
2、下一步，将所有的变量都选为因子分析变量，没问题的话就选择确定。
3、这个时候，在勾选原始分析结果还有KMO和Bartlett的球形度检验这两项以后，就可以选择继续了。
4、这样一来，会得到相关的分析结果，即可实现spss检验问卷的信度和效度了。
spss效度分析步骤图解？
1、将整理好的数据导入到spss中。
2、选择分析中的“降维”→“因子分析”
3、将所有的变量都选到因子分析变量中。
4、在描述选项卡，勾选，原始数据分析和KMO和Bartlett球形度检验。
5、抽取选择主成分分析方法，其他默认即可。
6、旋转选项卡，方法选择最大方差法。
7、点击确定即可得出spss分析出的结果。本例中的结果如下图所示。KMO的值在0.9以上，表明非常适合做因子分析；0.8--0.9：很适合；0.7--0.8适合；0.6-0.7尚可；0.5--0.6表示很差；0.45以下：应该放弃。