We then applied the Kaiser–Meyer–Ol

We then applied the Kaiser–Meyer–Olkin test and the
Bartlett’s test of sphericity to make sure that the correlation
matrix was appropriate to produce a factor structure not
found by chance. The Kaiser–Meyer–Olkin test was .980,
well above the required minimum value of .5. The
approximate chi-square of the Bartlett’s test of sphericity
was significant (51094.251, df = 4851, p.001), indicating
that a discoverable factor structure exists in the data.
Therefore, we can conclude that the necessary conditions
for finding a stable factor structure exist within the dataset.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราใช้การทดสอบ Kaiser – Meyer – Olkin และทดสอบตเลต sphericity ให้แน่ใจว่าความสัมพันธ์เมตริกซ์คือการผลิตโครงสร้างปัจจัยไม่เหมาะสมพบโดยบังเอิญ การทดสอบ Kaiser – Meyer – Olkin ไม่.980สูงกว่าค่าต่ำสุดต้องของ.5 การสอบไคสแควร์โดยประมาณลงการทดสอบของ sphericityเป็นสำคัญ (51094.251, df = 4851, p.001), ซึ่งแสดงว่า ปัจจัยที่สามารถมองเห็นโครงสร้างที่มีอยู่ในข้อมูลดังนั้น เราสามารถสรุปที่เงื่อนไขจำเป็นสำหรับค้นหา โครงสร้างปัจจัยคงอยู่ภายในชุดข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จากนั้นเราจะใช้การทดสอบไกเซอร์ Meyer-Olkin และ
ทดสอบ Bartlett ของทรงกลมเพื่อให้แน่ใจว่าความสัมพันธ์
เมทริกซ์มีความเหมาะสมในการผลิตโครงสร้างปัจจัยไม่
พบโดยบังเอิญ การทดสอบไกเซอร์ Meyer-Olkin เป็น 0.980,
ดีกว่ามูลค่าขั้นต่ำที่จำเป็นของ 0.5
ประมาณไคสแควร์ของการทดสอบ Bartlett ของ sphericity
อย่างมีนัยสำคัญ (51094.251, DF = 4851, P .001) แสดงให้เห็น
ว่าโครงสร้างปัจจัยที่ค้นพบมีอยู่ในข้อมูล.
ดังนั้นเราจึงสามารถสรุปได้ว่าเงื่อนไขที่จำเป็น
สำหรับการค้นหาที่มีเสถียรภาพ โครงสร้างปัจจัยที่มีอยู่ภายในชุดข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

然后，我们应用的Olkin迈耶（检验和）巴特利特的测试（当然是相关的sphericity to make矩阵A是不appropriate因子对生产结构通过Kaiser找到机会。————Olkin Meyer），是980检验。好的。需要在最小值5）的。approximate卡方检验（Bartlett’s的sphericity是4851最小显著51094.251，df =（，），indicating p.001这是一个在数据结构discoverable因子存在。因此，我们可以这样necessary conclude的条件。一个稳定的结构，是在一个dataset生存因子。