探索因素分析：統計量

「統計量」對話框會提供選項，用來選取要包含在分析中的統計量。

描述性統計量

相關性矩陣

提供的選項會判定相關性、共變異數及因素負荷矩陣設定。可使用的選項包括：係數、顯著性層次、行列式、KMO 和 Bartlett 的球形檢定、反矩陣、重製，和逆映像。

相關係數: 指定用於因素分析的變數相關性矩陣。
顯著性層級: 相關性矩陣中係數的單尾顯著性層次。
行列式(D): 相關係數矩陣的行列式。
倒數模式(N): 相關係數矩陣的倒數。
從因素解重新產生: 因素統計量中的估計相關性矩陣。也會顯示殘差（估計相關性與觀察相關性之間的差異）。
反映像(A): 逆映像相關性矩陣包含偏相關係數的負數，而逆映像共變異數矩陣則包含偏共變異數的負數。在較佳的因素模式中，大多數位於對角線外的元素皆較小。在逆映像相關性矩陣的對角線上，會顯示變數取樣恰當性的量數。

假設和診斷

提供選項，用來檢定變數之間的偏相關性，以及相關性矩陣是否為恆等式矩陣。

Kaiser-Meyer-Olkin 測量及 Bartlett 球形檢定: 檢定變數間偏相關是否較小的 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣恰當性量數。Bartlett 球形檢定會檢定相關性矩陣是否為恆等式矩陣，其會指出因素模型是否不當。

指定描述性統計量和相關係數

此功能需要 Statistics 基本版。