Mostrar código-fonte de Critério de Kaiser–Meyer–Olkin

{{Orphan|date=março 2017}}

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 [[coeficiente de correlação linear|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:<ref>Ivane Carneiro da Cruz, Marcos Aurelio Topa; [http://www.coordest.ufpr.br/wp-content/uploads/2011/11/IvaneCruz_MarcosTopa.pdf 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.</ref>

:<math>KMO = \frac{\displaystyle \underset{j\neq k}{\sum\sum} r_{jk}^2}{\displaystyle \underset{j\neq k}{\sum\sum} r_{jk}^2+\underset{j\neq k}{\sum\sum} p_{jk}^2}</math>

Onde:
:''r<sub>jk</sub>'' é o coeficiente de correlação simples entre as variáveis ''X<sub>j</sub>'' e ''X<sub>k</sub>'';
:''p<sub>jk</sub>'' é o coeficiente de correlação parcial entre ''X<sub>j</sub>'' e ''X<sub>k</sub>'', dados os outros ''X<sub>s</sub>''.

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.<ref>MAROCO, J. (2007): Análise estatística com utilização do SPSS. Lisboa, Edições Sílabo.</ref><ref>PESTANA, M.H. & Gageiro, J.N. (2005): Análise de dados para ciencias sociais: a complementariedade do SPSS. Lisboa, Edições Sílabo.</ref>

{{referências}}

{{Portal3|Probabilidade e Estatística}}

[[Categoria:Estatística]]