【SPSS】解决问题：因子分析计算KMO提示不是正定矩阵
问题描述：
无法计算kmo（但仍可以做因子分析，特征值较小时不影响提取主成分）
相关概念：
Bartlett's球状检验（巴特利球体检验）：是一种数学术语。用于检验相关阵中各变量间的相关性，是否为单位阵，即检验各个变量是否各自独立。因子分析前，首先进行KMO检验和巴特利球体检验。在因子分析中，若拒绝原假设，则说明可以做因子分析，若不拒绝原假设，则说明这些变量可能独立提供一些信息，不适合做因子分析。
KMO检验用于检查变量间的相关性和偏相关性，取值在0~1之间。KMO统计量越接近于1，变量间的相关性越强，偏相关性越弱，因子分析的效果越好。实际分析中，KMO统计量在0.7以上时效果比较好；当KMO统计量在0.5以下，此时不适合应用因子分析法，应考虑重新设计变量结构或者采用其他统计分析方法。
如果变量间彼此独立，则无法从中提取公因子，也就无法应用因子分析法。Bartlett球形检验判断如果相关阵是单位阵，则各变量独立因子分析法无效。由SPSS检验结果显示Sig.<0.05（即p值<0.05）时，说明各变量间具有相关性，因子分析有效。
正定矩阵：
1实对称矩阵A正定的充分必要条件是A可以合同于一个主对角元全为正数的对角矩阵
2 实对称矩阵A正定的充分必要条件是A的特征值全大于零
3 实对称矩阵A正定的充分必要条件是A的所有顺序主子式的值全大于零
4 n阶实对称矩阵A正定的充分必要条件是A的正惯性指数p= n
5实对称矩阵A正定的充分必要条件是A合同于E.
6.存在可逆矩阵C使A=cTc
可能原因：
1. 变量间相关性太强（接近1）
解决：查看【因子分析】——【相关性矩阵-系数】
2. 样本量太少（指标过多）
解决：见问题
3.没有处理好缺失值（亲测问题）
解决：在因子分析前处理缺失值，或直接使用【因子分析-缺失值】的选项。
参考：https://wenku.baidu.com/view/6de53462f5335a8102d220cb.html
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