《表2 K M O和B a r tle tt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

《海上丝绸之路核心区轴辐式区域物流网络构建》

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

采用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）和Bartlett进行主成分分析检验。KMO为取样适当性检验，KMO值越接近1，表明变量间的共同因子越多，数据适合用因子分析，低于0.5则不太适合使用主成分分析法。Bartlett则是单位矩阵检验，显著水平值越小（<0.05）表明原始变量之间越可能存在有意义的关系，显著性水平大于0.10以上则表明数据不适合因子分析。由表2可知，各变量具有较强的相关性。KMO统计量为0.629>0.6，说明各变量之间的信息重叠程度较高，数据适合做因子分析；Bartlett球形检验的显著性概率值为0.000<0.05，亦说明数据适合做因子分析。故采用主成分分析是可行的。