《表3 KMO和Bartlett的球形度检验》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于EFA及CFA方法的西安市公共自行车选择行为分析》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

实践中并非所有多变量数据均适合采用因子分析，SPSS中提供4个统计量来判断观测数据是否适合因子分析，同时达到筛选题项目的:KMO检验（kaiser-meyer-olkin measure of sampling adequacy）、巴特利特球体检验（bartlett test of sphericity）、反映像相关矩阵（anti-image correlation matrix）、共同性（communalities）。根据以上判断及筛选标准，将包含38个题项的400份数据导入SPSS中进行EFA分析，采用主成分分析法萃取公因子，结果见表2和表3: