Critério de Kaiser–Meyer–Olkin

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O critério ou teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) é um critério para identificar se um modelo de análise fatorial que está sendo utilizado é adequadamente ajustado aos dados, testando a consistência geral dos dados. Este método verifica se a matriz de correlação inversa é próxima da matriz diagonal, consistindo em comparar os valores dos coeficientes de correlação linear observados com os valores dos coeficientes de correlação parcial.

Esse critério é fundamentado pela medida de adequacidade dado pela seguinte equação:[1]

Onde:

rjk é o coeficiente de correlação simples entre as variáveis Xj e Xk;
pjk é o coeficiente de correlação parcial entre Xj e Xk, dados os outros Xs.

Portanto, resulta em um índice, sendo uma estatística que indica a proporção da variância dos dados que pode ser considerada comum a todas as variáveis, ou seja, que pode ser atribuída a um fator comum. Valores altos (entre 0,5 e 1,0) indicam que a análise fatorial é apropriada, enquanto abaixo de 0,5 indicam que a análise pode ser inadequada.[2][3]

Referências

  1. Ivane Carneiro da Cruz, Marcos Aurelio Topa; ANÁLISE MULTIVARIADA COMO FERRAMENTA DE GERENCIAMENTO DE FORNECEDORES VISANDO UM RELACIONAMENTO COM VANTAGEM COMPETITIVA; Monografia de Graduação apresentado à disciplina de Laboratório de Estatística II no Curso de Bacharelado em Estatística do Setor de Ciências Exatas da Universidade Federal do Paraná. Curitiba 2009.
  2. MAROCO, J. (2007): Análise estatística com utilização do SPSS. Lisboa, Edições Sílabo.
  3. PESTANA, M.H. & Gageiro, J.N. (2005): Análise de dados para ciencias sociais: a complementariedade do SPSS. Lisboa, Edições Sílabo.