《表1 KMO和巴特利特检验》

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《基于因子分析法的焦作矿区底板突水模型研究》

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Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）、巴特利特球和公因子方差常用于统计分析中因子分析的适用性检验[18]。将收集的数据输入SPSS软件，输出结果见表1、表2，KMO测度值越高（越接近1.0时），表明变量间的共同因子越多，越适用于因子分析。经KMO测度检验结果为0.790，适用性为一般；而巴特利特球检验的结果为显著性等于0.000，说明相关矩阵非单位矩阵，可用于因子分析。为进一步验证因子分析的适用性，进行公因子方差分析。由表2可知，大多数原有变量的公因子方差均高于0.8，说明提取的因子能够反映原有变量的大部分信息（80%以上），仅有少量的信息丢失。