kmo检验，即Kaiser-Meyer-Olkin检验，是用于评估变量间的偏相关性或相关性的检验，它主要用于判断数据是否适合进行因子分析。总方差解释，即解释总方差，是指通过因子分析提取的因子对原始变量总方差的解释程度。在进行kmo检验时，总方差解释如下：
1. 初始模型：在因子分析前，原始变量的方差是未解释的，即所有方差都是总方差。
2. 提取因子：通过因子分析提取出若干个因子后，这些因子会解释部分原始变量的方差。
3. kmo检验：kmo检验会计算提取的因子对总方差的解释程度。如果大部分变量之间的相关性较高，则kmo值会接近1，表明数据适合进行因子分析。
4. 总方差解释：在kmo检验中，总方差解释是指提取的因子能够解释的原始变量总方差的百分比。如果总方差解释较高，说明提取的因子能够较好地代表原始数据。
总之，kmo检验可以帮助我们判断数据是否适合进行因子分析，而总方差解释则反映了提取的因子对原始数据的解释程度。微信考研刷题小程序：【考研刷题通】，提供丰富的考研科目刷题资源，包括政治、英语、数学等，助你轻松备战考研，提高解题能力。
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