这是说你的数据构成的矩阵是非正定的，可能是你的数据存在共线性，处理的办法删去若干观测变量。

不正定，需删除变量

剔除变量。

是你的数据的问题，非正定，可能是因为其中有空值

变量之间的相关性不强，把相关性差的指标去了

我也遇到这个问题了。
分析后发现，我的一些变量间有共线性，删除共线性的变量后，就好了。

我猜共线性是常见的是的kmo不出来的原因之一。因为我们用的数据往往是在原始数据基础上加工而成的，出现共线性的可能性就比较大。

不知道你的是否也是共线性问题？

另外，往往我们会发现KMO很小，不过我看到下面几句话，觉得还是有道理的，共参考：
巴特莱特值的p值小（小于0.05），表示相关矩阵不是单位矩阵，可以进行因子分析；
而KMO值的大小是表示进行因子分析的效果，越接近于1，效果越好。
还要结合结果进行分析，看因子贡献度哈，一般贡献度大于80%就行，但是社会调查这个标准可以适当降低。

如果显示This matrix is not positive definite.
那么估计是共线性问题。

正定矩阵在相合变换下可化为标准型， 即单位矩阵。
如果not positive definite，那就是不能化为单位阵。

我开始SPSS中提示This matrix is not positive definite.
我在stata中，estat kmo后给出的提示干脆为：correlation matrix is singular。
删除共线变量，就可以了。

我也遇到这样的问题，主成分分析的样本数一定要大于变量数吗

学习了，不错

我也遇到这个问题，按楼上讲的再去试试，另外，缺失值可以不用事先剔除吧，选项当中勾选剔除缺失值意向就可以了吧！

请问怎么找出共线性变量呢？多谢

可能是变量个数太多,或者是CASE数太少了.

直接在相关系数矩阵中，找到相关系数最高的指标，看看哪个指标与两个以上的指标高度相关，删掉即可。昨晚刚处理完，删掉了一个指标KMO就出现了

先检查下原始数据吧，我也出现这个问题了，后来发现有个字段的值用错了，特别大，改到正常值后再做就能有KMO了