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在停止因子分析或其他多變量統計分析時，我們須要評價變量之間的相幹性，以斷定命據能否合適停止維度降落。KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）抽樣充分性器量表是一種常用的方法，用於測驗變量間能否存在充足的獨特點以停止因子分析。本文將具體闡明每個維度上的KMO是怎樣打算的。
簡而言之，KMO是經由過程比較各變量之間的相幹係數與偏相幹係數來評價其獨特點的一個指標。其值介於0跟1之間，越瀕臨1表示變量間的獨特點越高，數據越合適停止因子分析。
具體打算每個維度的KMO，起首須要以下步調：
- 打算變量間的皮爾遜相幹係數矩陣。
- 對每個變量，打算其與其他全部變量的偏相幹係數。
- 比較每個變量的相幹係數與偏相幹係數的比值，即掉掉落KMO值。
具體步調如下： a. 相幹係數矩陣：經由過程全部變量兩兩之間的相幹係數構成矩陣。 b. 偏相幹係數：在把持其他變量的影響下，打算一對變量間的相幹性。 c. KMO打算：對每個變量i，打算其相幹係數與偏相幹係數的比值，即KMO_i = R_i / R_{ii}，其中R_i是變量i與其他全部變量的均勻相幹係數，R_{ii}是變量i的偏相幹係數。 d. 均勻KMO值：對全部變量的KMO值求均勻值，掉掉落團體的KMO值。
最後，KMO值的解讀如下：假如KMO值大年夜於0.9，平日表示非常合適停止因子分析；0.7到0.9之間表示合適；0.6到0.7之間表示尚可；小於0.6則表示不合適。
總結來說，每個維度的KMO打算是對因子分析合適性的一種器量，它可能幫助研究者斷定命據能否可能有效降落維度，從而停止更深檔次的數據分析。