JMP 是否有 Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 測試？在執行 PCA 或因子分析之前，最好執行兩次測試，以確定分析是否會產生成分或因子，或者是否會浪費時間。 抽樣充分性的 Kaiser-Meyer-Olkin 指數 (KMO) 和 Bartlett 球形度檢定就是這類檢定。 JMP 中的 KMO 測試在哪裡？
回覆：凱撒-邁耶-奧爾金 (KMO)感謝你的回覆。 我知道計算 KMO 的方法。 我希望有一個更直接的解決方案。 SAS 將其作為因子分析和 PCA 中的正常步驟來執行。 這對於研究來說非常基礎，但需要大量的手動勞動，您可能會認為 JMP 人員很早就認識到了其重要性。 話雖如此，我已經對以 SAS Press 標誌編寫的教科書進行了多次更正，以糾正 JMP 應用程式記錄的 PCA 方法中的錯誤。 顯然，沒有對已出版（且昂貴）的書籍進行同行評審，旨在為進行多變量分析提供逐步指導。回覆：凱撒-邁耶-奧爾金 (KMO)我認為 JMP 沒有直接計算 KMO。 我確信如果我錯了，會有人糾正我。 你可以自己做一些努力。 在「多元」下，您可以產生相關性和偏相關性，然後使用「產生資料表」將它們轉換為資料表。 然後，您可以手動操作它們或透過腳本根據其定義計算 KMO。
或者，您可以透過查看 VIF 值來評估共線性。 它們可以透過詢問逆相關性從多元平台獲得。 此矩陣的對角線是相關變數的 VIF 值。
