KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）值是一種用於評估數據是否適合進行因子分析的統計量，其值介於0到1之間。當所有變數間的簡單相關係數平方和遠遠大於偏相關係數平方和時，KMO值接近1，這表明變數間的相關性越強，原有變數越適合作因子分析。相反，如果所有變數間的簡單相關係數平方和接近0，KMO值接近0，這表明變數間的相關性越弱，原有變數越不適合作因子分析。
KMO值的具體解讀如下：
0.9以上。表示非常適合進行因子分析。
0.8到0.9。表示適合進行因子分析。
0.7到0.8。表示進行因子分析的效果一般。
0.6到0.7。表示不太適合進行因子分析。
0.6以下。表示極不適合進行因子分析。
需要注意的是，KMO值雖然是一個重要的參考指標，但它並不能完全替代對數據和研究設計的深入理解。在某些情況下，即使KMO值較低，因子分析仍然可以得到有意義的結果。因此，在決定是否進行因子分析時，應綜合考慮KMO值以及其他相關因素。