《表4 KMO和Bartlett的检验》

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数据来源:SPSS软件计算得出。

在完成标准化处理后，采用KMO和Bartlett检验方法进行因子分析的适用性检验。KMO检验用于检查变量间的偏相关性，取值在0-1之间，统计量越接近于1，说明变量间的偏相关性越强，因子分析的效果越好。在实际分析中，一般认为统计量在0.7以上时效果比较好，而小于0.5时不适合运用因子分析法。Bartlett球形检验用来判断变量的相关系数矩阵是否为单位阵，如果是单位阵，则各变量独立，因子分析法无效。由Bartlett检验可以看出，应拒绝相关阵是单位阵的原假设，即变量间具有相关性；而KMO统计量为0.617，小于0.7，说明各解释变量之间信息的重叠程度不是很高，进行因子分析得到的模型可能不是很完善，但还是值得尝试。结果见表4。