KMO做主成分分析效度检验指标KMO0.9上非常合适做因子分析：0.8-0.9之间适合：0.7-0.8之间适合：0.6-0.7之间尚：0.5-0.6之间表示差：0.5下应该放弃。操作方法如下：
1、首先打开要分析的SPSS文件或导入数据，选择相应数据，打开。
2、接下来选择“分析”中“降维”里的“因子”。
3、在弹出的界面中，将需要分析的变量选择放入右侧变量框中。
4、此时，点击界面中的“描述”，可以选择输出结果中的各个参数，按需要选择即可。此处选择了4个，然后点击“继续”。
5、接着点击“提取”，默认图片中的参数即可，点击“继续”。
6、最后单击“确定”，在输出窗口查看结果即可。
KMO是做主成分分析的效度检验指标之一,以前的文献中写说,KMO在0.9以上，非常合适做因子分析；在0.8-0.9之间，很适合；在0.7-0.8之间，适合；在0.6-0.7之间，尚可；在0.5-0.6之间，表示很差；在0.5以下应该放弃.
我觉得KMO在0.6左右还行,可能就是做完之后效果不是很好吧,我做因子分析时候的KMO在07左右的,没有小过0.65的,老师没有说不合格的.
PS:0.6左右影响不会很大,但是老师说不合格这点就有点麻烦,(你可以说服老师,或者你来改数据).主成分分析是因子分析的一个特例,主成分分析就是在进行因子分析的时候前几个主成分的特征值累计占总方差的80%以上,后面的因子省略;因子分析就是没有设定主因子,完全凭数据来分析,同一道题,同一组数据,因子分析的结果比主成分分析解释性更强.
这个好像没有道理吧，数据结构就决定了PCA分析的结果拉，不可能你kmo达不到标准,就认为不行，那岂不是要改数据啦；建议参考一下目前发表的权威论文看看，似乎没有这个要求；一般来说，第一主成份-第四主成分累计贡献率达到一个较高的百分数（如85%以上），即可，若第一，第二主成分即可达到85%以上，更好。
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