《表6 适用性检验—KMO检验和Bartlett球度检验》

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《技术标准对经济增长的贡献是一致的吗——基于省际层面的实证分析》

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本文根据相关系数、KMO测度结果和Bartlett球度检验结果来检验原始数据对于因子分析的适用性。由SPSS输出的各变量相关矩阵结果可知，大部分相关系数值都在0.3以上，因此原始数据适合做因子分析。如表6所示，KMO检验结果显示，KMO值为0.747，大于0.6，表明对观测量做因子分析具有较好的效果。同时，由Bartlett球度检验结果可知，调整后的数据矩阵的Bartlett球形检验的卡方近似值为1459.434、自由度为190、显著性水平为0.000（小于0.0001），拒绝相关系数为0的原假设，即说明变量间存在相关性，所以经过调整的数据较适宜进行因子分析。