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2013-05-23 12:21
求翻译：Through the correlation coefficient matrix of variables, we can see a strong link among the indexes selected. Meanwhile, the SPSS output results show that from the KMO and Bartlett, KMO inspection sphericity in 0.685, can mean value for principal component analysis.是什么意思？ 待解决
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Through the correlation coefficient matrix of variables, we can see a strong link among the indexes selected. Meanwhile, the SPSS output results show that from the KMO and Bartlett, KMO inspection sphericity in 0.685, can mean value for principal component analysis.
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
通过变量的相关系数矩阵，我们可以看到一个选定的指标之间的密切联系。同时，SPSS输出结果显示，从KMO和Bartlett，球形KMO在0.685检查，可能意味着主成分分析的价值。
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2013-05-23 12:23:18
通过相关系数矩阵的变量,我们可以看到一个强大的索引选择之间的相互关连。 另外,sps输出结果显示,从kmo和bartlett,kmo检验的球形使足球飞得0.685,可以是指价值分析为主要组成部分。
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2013-05-23 12:24:58
通过可变物相关系数矩阵，我们能看一个强的链接在选择的索引之中。 同时， SPSS产品结果在0.685表示，从KMO和巴特利特， KMO检查球状，罐头平均值为主要成分分析。
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2013-05-23 12:26:38
通过变量相关系数矩阵，我们可以看到所选各指标间很强的联系。与此同时，SPSS 输出结果显示从 KMO、 巴特利特，KMO 检验球形 0.685，在可以意味着价值的主成分分析。
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2013-05-23 12:28:18
通过变量的关联系数矩阵，我们在指数中可以看见一种强联系选择。同时， SPSS 产品结果显示从 KMO 和巴特利特， KMO 检验 0.685 中的 sphericity 对主要组成分析来说可以意味着价值。
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