- Generate a correlation matrix for

- Generate a correlation matrix for all variables
- If the correlation between variables are small, it is unlikely that they share common factor (variables must be related to each other for the factor model to be appropriate)
- Think of correlations in absolute value


Bartlett test
- uses to test the hypothesis the correlation matrix is an identity matrix (all diagonal terms are 1 and off-diagonal terms are 0)
- If the value of the test statistic for sphericity is large and the associated significance level is small, It is unlikely that the population correlation matrix is an identity.

- If the hypothesis that the population correlation matrix is an identity cannot be rejected because the observed significance level is large, the use of the factor model should be reconsidered.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

-สร้างเมทริกซ์สหสัมพันธ์ในตัวแปรทั้งหมด-ถ้าความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรมีขนาดเล็ก ก็ไม่น่าที่จะแบ่งปันปัจจัยทั่วไป (ตัวแปรต้องเกี่ยวข้องกับแต่ละอื่น ๆ สำหรับแบบสัดส่วนให้เหมาะสม)-คิดว่า ความสัมพันธ์ในค่าสัมบูรณ์ทดสอบในบาร์ตเลต-ใช้ในการทดสอบสมมติฐานที่เมทริกซ์สหสัมพันธ์เป็นเมทริกซ์เอกลักษณ์ (ทแยงมุมทั้งข้อ 1 และข้อออกทแยงมุม 0)-ถ้าค่าสถิติทดสอบสำหรับ sphericity มีขนาดใหญ่ และระดับนัยสำคัญเกี่ยวข้องมีขนาดเล็ก ก็ไม่น่าว่า เมตริกซ์สหสัมพันธ์ของประชากรเป็นประจำ-ถ้าไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานที่ว่า เมตริกซ์สหสัมพันธ์ของประชากรเป็นประจำเนื่องจากที่ระดับนัยสำคัญที่พบมีขนาดใหญ่ ควรมีทบทวนการใช้แบบจำลองปัจจัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

- สร้างสัมพันธ์เมทริกซ์สำหรับตัวแปรทั้งหมด
- หากความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่มีขนาดเล็กก็ไม่น่าที่พวกเขาร่วมกันเป็นปัจจัยที่พบบ่อย (ตัวแปรจะต้องเกี่ยวข้องกับแต่ละอื่น ๆ สำหรับรูปแบบปัจจัยที่จะเหมาะสม)
- คิดของความสัมพันธ์ในค่าสัมบูรณ์บาร์ตเลตทดสอบ- ใช้ในการทดสอบสมมติฐานสัมพันธ์เมทริกซ์เป็นเมทริกซ์เอกลักษณ์ (ทุกแง่เส้นทแยงมุมคือ 1 และเงื่อนไขการปิดเส้นทแยงมุมเป็น 0) - ถ้าค่าของสถิติทดสอบสำหรับความกลมที่มีขนาดใหญ่และระดับนัยสำคัญที่เกี่ยวข้องที่มีขนาดเล็กมันไม่น่า ว่าประชากรสัมพันธ์เมทริกซ์เป็นตัวตน. - หากสมมติฐานที่ว่าประชากรสัมพันธ์เมทริกซ์เป็นตัวตนที่ไม่สามารถปฏิเสธเพราะระดับความสำคัญที่สังเกตมีขนาดใหญ่ใช้แบบจำลองปัจจัยที่ควรได้รับการพิจารณา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

- สร้างเมตริกซ์สหสัมพันธ์ในตัวแปรทั้งหมด
- ถ้าความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรมีขนาดเล็ก มันไม่น่าที่พวกเขาแบ่งปันปัจจัยร่วม ( ตัวแปรที่ต้องเกี่ยวข้องกับแต่ละอื่น ๆสำหรับปัจจัยรูปแบบให้เหมาะสม )
- คิดถึงความสัมพันธ์ในแน่นอนค่า



Bartlett ทดสอบ- ใช้เพื่อทดสอบสมมติฐานความสัมพันธ์เมทริกซ์เป็นเมทริกซ์ เอกลักษณ์ ( ด้านขวางทั้งหมด 1 และออกเงื่อนไขเส้นทแยงมุมเป็น 0 )
- ถ้าค่าของตัวสถิติทดสอบสำหรับกลมมีขนาดใหญ่และมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับน้อย มันยากที่ประชากรของเมทริกซ์สหสัมพันธ์ที่เป็นเอกลักษณ์ .

- ถ้าสมมติฐานว่าประชากรของเมทริกซ์สหสัมพันธ์เป็นตัวไม่สามารถปฏิเสธเนื่องจากระดับนัยสำคัญมีขนาดใหญ่ การใช้ปัจจัยรูปแบบควรทบทวนใหม่