需要大于0.5的，国内的统计教程上也这么说。祝好运~

谢谢老师，我看教程确实是大于0.5，国外文献写方法的时候没有提啊，是不是单纯做主成分分析不需要大于0.5，而做因子分析需要大于0.5呢？

不管是因子分析还是主成分分析都需要啊。国外文献中没提主要是这个是大家公认的一个标准，大家都默认这么处理了，有些就没提。实际上这个是前提。祝好运~

感谢老师，您的回答揭开了我心中的疑惑，我本来想用已有的指标做主成分分析，可是KMO检验小于0.5，其实去掉其中一个指标可以大于0.5，但那个指标比较重要，如果去掉的话，国外专家问为什么去掉也不好回答，所以纠结了好多天。

一般需要KMO值大于0.6即可，如果是两个分析项，KMO值一定是0.5；因而建议删除掉共同度(公因子方差)值较低项，这样可以提升KMO值。
如果不输出KMO值，意味着数据质量过差，建议可使用相关分析看下相关关系，如果相关系数值基本均小于0.2（或者没有呈现出显著性），则说明题项间关联性弱，则KMO值一定会较低，建议先移除相关系数值较低项后再次分析。
提示：KMO值综合衡量分析项间的信息重叠情况（即分析项之间的相关关系情况）。分析项之间的相关系数过低（比如小于0.2或没有显著性），信息重叠度低无法有效浓缩信息，这会导致KMO值较低，如果分析项之间的相关系数过高（比如大于0.8），这会导致严重共线性可能无法输出KMO值。分析项之间的相关系数值一般希望介于0.3~0.7之间较好。