當KMO值太低時，通常意味著數據的質量不足以進行因子分析。KMO值低於0.6通常被認為是不理想的，而低於0.5則表明存在嚴重問題。解決KMO值過低的方法包括：
刪除共同度（公因子方差）值較低的項：這可以提高KMO值，因為刪除這些項會增加剩餘項之間的信息重疊。共同度值介於0到1之間，值越小表示信息提取量越低。如果共同度值小於0.4，通常需要刪除該項。
檢查和分析項之間的相關關係：如果相關係數值普遍小於0.3或沒有顯著性，這表明題項間的關聯性弱，從而導致KMO值低。在這種情況下，應先移除相關係數值較低的項，然後再進行分析。
理解KMO值的含義：KMO值是綜合衡量分析項間信息重疊情況的指標。分析項之間的相關係數值理想情況下應介於0.3到0.7之間，這樣可以確保有足夠的信息重疊進行因子分析。
特殊情況處理：如果分析項只有兩個，KMO值將自動為0.5，此時不需要特別處理。但是，如果數據質量確實很差，可能需要考慮其他數據分析方法。
通過上述方法，可以提高KMO值，從而確保因子分析的有效性和準確性。