kmo值在什麼範圍內,因子分析纔是有效的

kmo值在在0至1之間範圍內，因子分析纔是有效的。

kmo值來自於kmo檢驗統計量，這是用於比較變量間簡單相關係數和偏相關係數的指標，主要用於多元統計的因子分析，當所有變量的簡單相關係數的平方和遠遠大於偏相關係數的平方和時，kmo值越接近於1，原有變量越適合做因子分析。

kmo值的特點：

1、KMO統計量是通過比較各變量間簡單相關係數和偏相關係數的大小判斷變量間的相關性，相關性強時，偏相關係數遠小於簡單相關係數，KMO值接近1，一般情況下KMO大於0.9非常適合因子分析。 Kaiser給出了常用的KMO度量標準：0.9以上表示非常適合；0.8表示適合；0.7表示一般；0.6表示不太適合；0.5以下表示極不適合。

2、KMO值是相關係數與偏相關係數的一個比值，KMO值最大接近1KMO值小，對因子分析不利，當KMO值愈大時，表示變量間的共同因素愈多，愈適合進行因素分析，當所有變量間的簡單相關係數平方和接近0時，KMO值接近值越接近於0，意味着變量間的相關性越弱。