1. SPSS可以进行KMO检验。
2. KMO检验是用来评估数据的适宜性，通常在因子分析前进行。
KMO检验的结果是一个0~1之间的数值，数值越接近1代表数据的适宜性越好，越接近0则代表不适宜。
3. 打开SPSS软件并进入“插件”菜单，找到“统计分析”选项，进入“探索性因子分析”，在弹出的窗口中勾选“相关矩阵”并点击“选项”按钮，选择“KMO和巴特利特检验”，最后点击“确定”即可进行KMO检验。
备注：需要注意数据的缺失值和异常值，若有缺失值或异常值需进行相应处理。
1. 打开SPSS软件并导入您的数据文件。
2. 选择“分析”菜单并点击“数据清理”下的“KMO和巴特利特球形度测验”。
3. 在弹出的对话框中，选择您要进行KMO检验的变量，并将它们添加到“变量”框中。
4. 点击“OK”按钮以运行KMO检验。
5. 检查输出结果。在“KMO和巴特利特球形度测验”表格中，您会看到KMO值和巴特利特球形度测验的P值。如果KMO值大于0.5，可以认为数据适合因子分析。如果P值小于0.05，则认为数据不符合球形假设。
6. 如果您的数据不适合因子分析，则可以尝试进行变量转换或删除一些变量来改善您的数据。如果您的数据适合因子分析，则可以继续进行因子分析。
