kmo_all, kmo_model = calculate_kmo(data) print(f"各变量的KMO值: {kmo_all}") print(f"总体KMO值: {kmo_model}") 四、解释KMO检验结果 KMO检验结果用于判断数据是否适合进行因子分析。通常,KMO值越高,数据越适合进行因子分析。如果KMO值较低(通常低于0.6),则说明数据不适合进行因子分析,可能需要考虑对...
在这段代码中,我们首先生成一个随机的数据集,然后使用calculate_kmo函数来计算KMO值。最后,我们打印出KMO值的结果。 KMO值的解释 KMO值的解释通常如下: KMO < 0.5:数据集不适合进行因子分析 0.5 < KMO < 0.6:数据集的因子分析可能可以接受 0.6 < KMO < 0.7:数据集的因子分析是中等的 0.7 < KMO < 0.8:数...
要实现 KMO 检验,首先需要用 Python 中的factor_analyzer包。下面是一个简单的示例,展示如何计算 KMO 值。 AI检测代码解析 importpandasaspdfromfactor_analyzerimportFactorAnalyzerfromfactor_analyzer.factor_analyzerimportcalculate_kmo# 示例数据data={'Question1':[4,3,2,5,4],'Question2':[5,4,3,5,5],'...
KMO检验 检查变量间的相关性和偏相关性,取值在0-1之间;KOM统计量越接近1,变量间的相关性越强,偏相关性越弱,因子分析的效果越好。 通常取值从0.6开始进行因子分析 #KMO检验 from factor_analyzer.factor_analyzer import calculate_kmo kmo_all,kmo_model=calculate_kmo(df) kmo_model 0.8849915684323234 通过结果...
在Python中,可以使用scikit-learn库中的PCA(主成分分析)方法配合自定义函数来计算KMO值,或者使用专门的库如factor_analyzer来进行KMO检验。 3. Python代码示例来进行KMO检验 下面是一个使用factor_analyzer库进行KMO检验的示例代码: python import pandas as pd from factor_analyzer import calculate_kmo # 假设df是一...
主要用的到的方法是KMO和Bartlett球形检验,其中Bartlett球形检验用于检验变量之间是否相关独立,如果p值小于0.05则适合做因子分析;KMO用于检验变量之间的相关性取值在0-1之间,值越大相关性越强。 fromfactor_analyzerimportFactorAnalyzer, calculate_kmo, calculate_bartlett_sphericity ...
主要用的到的方法是KMO和Bartlett球形检验,其中Bartlett球形检验用于检验变量之间是否相关独立,如果p值小于0.05则适合做因子分析;KMO用于检验变量之间的相关性取值在0-1之间,值越大相关性越强。 from factor_analyzer import FactorAnalyzer, calculate_kmo, calculate_bartlett_sphericitykmo = calculate_kmo(data)bartlett...
KMO Kaiser-Meyer-Olkin) 检验统计量 # KMO Kaiser-Meyer-Olkin) 检验统计量 kmo_per_variable, kmo_total = calculate_kmo(std_score_df) # kmo_total = 0.8148048571126616 适合因子分析 计算特征值和特征向量 eig_value, eig_vector = nlg.eig(corr_score_df) #利用变量名和特征值建立一个 DataFrame...
import factor_analyzer from factor_analyzer.factor_analyzer import calculate_bartlett_sphericity, calculate_kmo from factor_analyzer import FactorAnalyzer os.chdir('H:/I.R/Project:Neuroscience/Data Science Training') pd.set_option('display.float_format',lambda x : '%.3f' % x) np.set_printoptions...
KMO Kaiser-Meyer-Olkin) 检验统计量 # KMO Kaiser-Meyer-Olkin) 检验统计量kmo_per_variable,kmo_total=calculate_kmo(std_score_df)# kmo_total = 0.8148048571126616 适合因子分析 计算特征值和特征向量 eig_value,eig_vector=nlg.eig(corr_score_df)#利用变量名和特征值建立一个 DataFrameeig_df=pd.DataFrame...