The correlation matrix between variables or scale items was created with the goal of reviewing the pattern of relationships between the variables Pearson's r. From this, we also obtained a series of statistical tests that indicate if the factor analysis is pertinent with the available information. For example, the Kaiser-Meyer-Olkin KMO coefficient is considered to be adequate when it is greater than 0.6, and Bartlett's test of sphericity tests the null hypothesis that the variables are uncorrelated.
Generación de la matriz de correlación entre las variables o ítems de la escala, con la finalidad de revisar el patrón de relaciones entre las variables r de Pearson; además la matriz permite obtener una serie de pruebas estadísticas que nos indican si es pertinente llevar a cabo el análisis factorial con la información disponible, con el Coeficiente Kaiser-Meyer-Olkin KMO, que debe considerarse adecuado cuando es mayor que 0,6 y el test de esfericidad de Bartlett, que prueba la hipótesis nula de que las variables están incorrelacionadas.
A partir disso também foram obtidos testes estatísticos que indicam se é pertinente realizar a análise fatorial com as informações disponíveis. Por exemplo, o coeficiente Kaiser-Meyer-Olkin KMO é considerado adequado quando é maior do que 0,6 e o teste de esfericidade de Bartlett testa a hipótese nula de que as variáveis não estejam correlacionadas.