An important basis for evaluating w

An important basis for evaluating whether the original data is suitable for factor analysis is KMO. The closer the KMO value is to 1, the more appropriate the factor analysis. There is no correlation between old Bartlett configuration variables. If the Sig value rejects the original hypothesis, it means that there is a good correlation for factor analysis.

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评估原始数据是否适合因子分析的重要基础是KMO。KMO值越接近1，则因子分析越合适。旧的Bartlett配置变量之间没有关联。如果Sig值拒绝原始假设，则意味着因子分析具有良好的相关性。

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KMO 是评估原始数据是否适合因子分析的重要依据。KMO 值越接近 1，因子分析就越合适。旧的巴特利特配置变量之间没有相关性。如果 Sig 值拒绝原始假设，则意味着因子分析具有良好的相关性。

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KMO是评价原始数据是否适合因子分析的重要依据。KMO值越接近1，因子分析越合适。旧的Bartlett配置变量之间没有相关性。如果Sig值拒绝了原假设，则说明因子分析具有良好的相关性。<br>

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