KMO檢驗

KMO（Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗統計量是用於比較變數間簡單相關係數和偏相關係數的指標。主要套用於多元統計的因子分析。KMO統計量是取值在0和1之間。 當所有變數間的簡單相關係數平方和遠遠大於偏相關係數平方和時，KMO值越接近於1,意味著變數間的相關性越強，原有變數越適合作因子分析；當所有變數間的簡單相關係數平方和接近0時，KMO值越接近於0,意味著變數間的相關性越弱，原有變數越不適合作因子分析。

使用說明

Kaiser給出了常用的kmo度量標準:　0.9以上表示非常適合；0.8表示適合；0.7表示一般；0.6表示不太適合；0.5以下表示極不適合。KMO統計量是取值在0和1之間。當所有變數間的簡單相關係數平方和遠遠大於偏相關係數平方和時，KMO值接近1.KMO值越接近於1,意味著變數間的相關性越強，原有變數越適合作因子分析；當所有變數間的簡單相關係數平方和接近0時，KMO值接近0.KMO值越接近於0,意味著變數間的相關性越弱，原有變數越不適合作因子分析。

檢測類別	值的範圍	因子分析適合情況
KMO值	大於0.9	非常適合
	0.8~0.9	很適合
	0.7~0.8	適合
	0.6~0.7	勉強適合
	0.5~0.6	不太適合
	小於0.5	不適合
BartlettP值	小於或者等於0.01	適合