《表2 KMO和Bartlett检验》

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《基于因子分析法的新城镇化O2O评价研究》

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接下来，对变量进行KMO检验和Bartlett检验。KMO检验统计量主要应用于分析变量之间的简单相关系数和偏相关系数的相对大小，取值范围在0～1之间。KMO值越大，越接近于1，说明变量间的相关性越强，越适合提取用于因子分析。Bartlet检验的目的是确定所要检验的各个数据呈球形分布。本文采用SPSS22系统软件，对苏州大市各区常住人口、苏州大市各区生产总值等12项指标的原始数据进行分析，经过选取最终采用7项指标，处理数据显示，Bartlett检验的sig值等于0.000，表明苏州各个区域的第三产业发展水平总体呈现正态分布。KMO值为0.811，说明适合进行因子分析，详情如表2所示。