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文档摘要

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因子分析中的KMO检验与Bartlett球形检验

引言

在社会科学、市场调研、医学统计等领域的数据分析中，研究者常常会面临“变量过多”的困扰。例如，一项消费者行为研究可能收集了数十个变量，包括购买频率、品牌偏好、价格敏感度、渠道依赖等，这些变量间可能存在复杂的相关性，直接分析会导致计算冗余、结论模糊。此时，因子分析作为一种经典的降维技术，通过提取潜在的“公共因子”，将多个相关变量浓缩为少数几个互不相关的综合指标，成为解决这一问题的重要工具。

但因子分析并非“万能钥匙”，其应用需要满足一个基本前提——变量间存在足够强的相关性。若变量间相互独立或相关性极弱，因子分析将无法有效提取公共因子，结果可能