Explorative Faktorenanalyse (EFA), Wie man den KMO- und Bartlett-Test interpretiert

Der KMO-Test (Kaiser-Meyer-Olkin-Test) bewertet die Eignung von Daten für die Faktorenanalyse, indem er den Kohärenzgrad zwischen Variablen misst. Der Testwert variiert zwischen 0 und 1, und Werte über 0,5 gelten als geeignet für die Faktorenanalyse.

Grundsätzlich gilt, dass KMO-Testwerte für eine akzeptable Analyse größer als 0,6, für eine gute Analyse größer als 0,7, für eine sehr gute Analyse größer als 0,8 und für eine hervorragende Analyse größer als 0,9 sein sollten (Kaiser und Meyer, 1974).

Es ist bei uns KMO =0,749

 

Der Bartlett-Test testet die Hypothese der Homogenität der Korrelationsmatrix. In dem Beispiel, dass die Homogenitätshypothese verworfen wird, weist dies darauf hin, dass die Variablen in der Korrelationsmatrix ausreichend miteinander verknüpft sind, dass sie in der Faktorenanalyse verwendet werden könnten. Der Bartlett-Test hat einen signifikanten Wert, wenn Korrelationen zwischen Variablen groß genug sind, um in der Faktorenanalyse verwendet zu werden.

Der Bartlett-Test ist also geeignet, wenn der Signifikanzwert kleiner als 0,05 ist (Bartlett, 1954).

Bei uns ist es Bartletts Test <0,001

So sollte für eine geeignete Faktorenanalyse der Wert des KMO-Tests größer als 0,5 sein, während der Bartlett-Test einen Signifikanzwert kleiner als 0,05 haben sollte.

Interpretation:
KMO > 0,5-Variablen gelten als geeignet für die Faktorenanalyse KMO > 0,6 akzeptable Faktorenanalyse, KMO > 0,7 gute Faktorenanalyse, KMO > 0,8 sehr gute Faktorenanalyse, KMO > 0,9 ausgezeichnete Faktorenanalyse.	Kaiser und Meyer, 1974
Variablen des Bartlett-Tests < 0,05 können in der Faktorenanalyse verwendet werden	Bartlett, 1954
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