因子分析時，一般根據KMO和巴特利特檢驗的結果來判斷數據是否適合做因子分析。那么巴特利特檢驗結果如何解讀呢？既然是假設檢驗，必定有原假設和備擇假設，只需要搞清楚假設是什么，也就知道應該如何解讀了。百度百科上是這么說的：巴特利特球形檢驗是以變量的相關系數矩陣為出發點的。它的零假設相關系數矩陣是一個單位陣，即相關系數矩陣對角線上的所有元素都是1，所有非對角線上的元素都為零。巴特利特球形檢驗的統計量是根據相關系數矩陣的行列式得到的。如果該值較大，且其對應的相伴概率值小于用戶心中的顯著性水平，那么應該拒絕零假設，認為相關系數不可能是單位陣，即原始變量之間存在相關性，適合于作因子分析。相反不適合作因子分析。
(最后一行顯著性即sig值或P值)其他資料補充：因子分析在計算上的起點就是相關系數陣(也可以是協方差陣)，顯然，相關系數陣對角線上的元素為1，非對角線上的元素表示變量兩兩之間的相關系數，其絕對值在0-1之間，越接近于1，數據集越適合做因子分析；越接近于0(相關系數陣近于單位陣)，數據集越不適合做因子分析。簡單粗暴理解為：原假設：數據變量不適合做因子分析備擇假設：數據變量適合做因子分析統計軟件計算巴特利特檢驗的顯著性P值(別指望人算)，若P＜0.05，則拒絕原假設接受備擇假設，說明原始數據變量之間存在相關性，數據適合進行因子分析。所以我們是看巴特利特檢驗概率P值是否小于0.05，我們期望它是小于0.05。全文完文章薦讀

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總結

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