《表1 KMO和巴特利特检验结果表》

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主成分分析方法的主要功能在于在损失较小信息量的前提下，从多个指标中提取出具有代表性的因子。进行主成分分析的前提是原始多指标具有较强的相关关系，若指标之间相关性较弱，那么提取的主要因子则不能实现对原有信息的完全体现。因此在进行主成分分析之前，一般对原始指标进行相关性检验。常用方法为KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和巴特利特球形检验（Bartlett Test of Sphericity）。原数据和进行时期调整数据的检验结果见表1（1）。KMO检验结果显示统计量的观测值较大，且低于给定的显著性水平，说明应拒绝原假设，即适合进一步做因子分析。而且进行时期调整后的KMO检验结果为0.720，大于调整之前，说明时期调整后指标间的相关性更强。时期调整后的巴特利特球度检验结果观测值为314.68，通过显著性检验，拒绝相关矩阵不是单元矩阵的假设，表明时期调整后的7个指标存在共同因素，适合进一步进行因子分析。