?KANO模型需要進行因子分析?，主要用于評估測量結果是否準確反映了所要測量的內容。在KANO模型的效度分析中，常用的方法是因子分析法，包括KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗和巴特利特(Bartlett)球度檢驗?。

一、KANO模型簡介

KANO模型是一個經典的用戶需求分類方法，通過兩道問題將一個功能歸為四類：Must-be(必備屬性)、Performance(期望屬性)、Attractive(魅力屬性)和Indifferent(無差異屬性)?23.這兩道問題分別詢問用戶對這個功能存在與否的態度，然后根據大多數用戶的回答來分類?。

二、因子分析在KANO模型中的應用

?KMO檢驗?：用于比較變量間的簡單相關系數和偏相關系數。取值介于0到1之間。當KMO值越接近于1時，表示變量間的相關性越強;當KMO值越接近于0時，表示變量間的相關性越弱。根據Kaiser給出的標準：0.9以上表示非常適合;0.8表示適合;0.7表示一般;0.6表示不太適合;0.5以下表示極不適合?。

?巴特利特球度檢驗?：根據變量的相關系數矩陣的行列式得到。如果近似卡方值較大，且其對應的p值小于顯著性水平，則認為變量間的相關性較強，適合進行因子分析?。

三、KANO模型的批判與替代方案

盡管KANO模型在用戶需求分析中非常經典，但也存在一些批判：

?用戶態度可能重疊?：KANO模型的五個選項并不互斥，用戶可能對一個功能同時持有多種態度?。

?科技產品特性?：對于快速迭代的科技產品，用戶期望性能不斷提升，這使得期望、必備和魅力屬性的界限變得模糊?。

?問卷設計問題?：KANO模型的提問設計違反了問卷設計的基本規范，信度可能較差。實證研究顯示，用戶在多次回答同一問題時，選擇的態度可能不一致?。

專家建議使用更傳統的量表來衡量用戶需求，雖然這種方法可能沒有KANO模型那么花哨，但它更加可靠，能更清楚地了解用戶在回答問題時的真實想法?。