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因子分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少的几个综合指标，名为因子。因子有以下几个特点：
因子分析有一个前提要求：原有变量之间应具有较强的相关关系。
一般在因子分析时需首先对原有变量是否相关进行研究，常用的方法有：
计算相关系数矩阵
巴特利特球度检验
原假设H~0~是：相关系数矩阵是单位阵
如果巴特利特球度检验对应的概率P值小于等于给定的显著性水平α，则应拒绝原假设，认为相关系数矩阵不太可能是单位阵，原有变量适合作因子分析。
KMO检验
KMO统计量的取值在0~1之间。KMO值越接近0，意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析；KMO值越接近1，意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析。
1. 关于因子分析，下列说法正确的是_______
A 因子分析的前提要求是原有变量之间应具有弱相关关系
B KMO值越接近1，意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析
C 因子个数远远多于原有变量的个数
D 因子之间的线性关系显著
2. 因子分析时需首先对原有变量是否相关进行研究，常用的方法不包括_______
A 计算相关系数矩阵
B 巴特利特球度检验
C KMO检验
D 单样本t检验
1=>B 2=>D
