用spss做因子分析，KMO值太低，能不能对数据进行处理使KMO值大于0.5？

Question

如题，162个样本44个变量，希望先做因子分析再进行聚类分析，
但是KMO值很低，
不知道有没有办法对变量进行些剔除（例如可不可以做T检验然后剔除不显著的变量），
统计学新手，望高手解答~

PS.不要回答什么KMO值太低不适宜做因子分析之类的话，这个我知道，我只想知道可以拿什么办法能让数据比较适合做...
我直接做的因子分析，把解释方差很小的成分代表的变量删去了...成功使KMO大于0.6了...还是谢谢你的答案~

Answer 1

可以，操作方法如下：

1、首先打开spss，然后单击分析菜单，然后选择降维中的因子，如下图所示。

2、打开因子分析窗口，将AC1、AC2、AC3、AC4和AC5移到变量框中。

3、点击描述按钮，打开对应的窗口，统计勾选初始解，相关系数矩阵勾选系数和KMO和巴特利特球形度检验。

4、接着点击提取按钮，打开窗口并勾选分析相关性矩阵，显示勾选未旋转因子解和碎石图。

5、点击得分按钮，打开因子得分窗口，勾选保存为变量，方法选择回归，然后单击继续。

6、最后设置选项，缺失值勾选成列排除个数，系数显示格式勾选按大小排序，然后点击继续就完成了。

7、确定之后，生成因子分析结果，有相关性矩阵、KMO和巴特利特检验。

Answer 2

做个相关或者偏相关分析看看，把那些与其中任何一个变量相关性都很弱的变量剔除出去，再试下本回答被提问者采纳