The Kaiser–Meyer–Olkin (KMO) test is a statistical measure to determine how suited data is for factor analysis. The test measures sampling adequacy for each variable in the model and the complete model. The statistic is a measure of the proportion of variance among variables that might be common variance. The higher the proportion, the higher the KMO-value, the more suited the data is to factor analysis.
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| - Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium (de)
- Kaiser–Meyer–Olkin test (en)
- Critério de Kaiser–Meyer–Olkin (pt)
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| - The Kaiser–Meyer–Olkin (KMO) test is a statistical measure to determine how suited data is for factor analysis. The test measures sampling adequacy for each variable in the model and the complete model. The statistic is a measure of the proportion of variance among variables that might be common variance. The higher the proportion, the higher the KMO-value, the more suited the data is to factor analysis. (en)
- Die Anti-Image-Korrelationsmatrix bildet in der Faktorenanalyse die Grundlage zur Prüfung, ob ein Datensatz mit Indikatoren (Variablen) sich durch Faktoren darstellen lässt. Daraus abgeleitet werden die Prüfgrößen
* Measure of sampling adequacy (auch MSA), die angibt, ob ein bestimmter Indikator in die Faktorenanalyse einfließen sollte und
* Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium (auch KMK oder KMO), das angibt, ob ein Datensatz für eine Faktorenanalyse geeignet ist. (de)
- O critério ou teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) é um critério para identificar se um modelo de análise fatorial que está sendo utilizado é adequadamente ajustado aos dados, testando a consistência geral dos dados. Este método verifica se a é próxima da matriz diagonal, consistindo em comparar os valores dos observados com os valores dos . Esse critério é fundamentado pela medida de adequacidade dado pela seguinte equação: Onde: rjk é o coeficiente de correlação simples entre as variáveis Xj e Xk;pjk é o coeficiente de correlação parcial entre Xj e Xk, dados os outros Xs. (pt)
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| - Die Anti-Image-Korrelationsmatrix bildet in der Faktorenanalyse die Grundlage zur Prüfung, ob ein Datensatz mit Indikatoren (Variablen) sich durch Faktoren darstellen lässt. Daraus abgeleitet werden die Prüfgrößen
* Measure of sampling adequacy (auch MSA), die angibt, ob ein bestimmter Indikator in die Faktorenanalyse einfließen sollte und
* Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium (auch KMK oder KMO), das angibt, ob ein Datensatz für eine Faktorenanalyse geeignet ist. Sind die Daten approximativ multivariat normalverteilt, so kann auch der Bartlett-Test auf Sphärizität zur Prüfung, ob ein Datensatz für die Faktorenanalyse geeignet ist, genutzt werden. (de)
- The Kaiser–Meyer–Olkin (KMO) test is a statistical measure to determine how suited data is for factor analysis. The test measures sampling adequacy for each variable in the model and the complete model. The statistic is a measure of the proportion of variance among variables that might be common variance. The higher the proportion, the higher the KMO-value, the more suited the data is to factor analysis. (en)
- O critério ou teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) é um critério para identificar se um modelo de análise fatorial que está sendo utilizado é adequadamente ajustado aos dados, testando a consistência geral dos dados. Este método verifica se a é próxima da matriz diagonal, consistindo em comparar os valores dos observados com os valores dos . Esse critério é fundamentado pela medida de adequacidade dado pela seguinte equação: Onde: rjk é o coeficiente de correlação simples entre as variáveis Xj e Xk;pjk é o coeficiente de correlação parcial entre Xj e Xk, dados os outros Xs. Portanto, resulta em um índice, sendo uma estatística que indica a proporção da que pode ser considerada comum a todas as variáveis, ou seja, que pode ser atribuída a um fator comum. Valores altos (entre 0,5 e 1,0) indicam que a análise fatorial é apropriada, enquanto abaixo de 0,5 indicam que a análise pode ser inadequada. (pt)
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