相关系数矩阵与KMO系数

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在使用spss做主成分分析的时候，总是说我的矩阵不是正定矩阵，所以没能输出KMO系数，我想问，相关系数矩阵与KMO系数同作为衡量相关性的指标，他们之间有什么区别？

看了一些相关文献，发现其实很多人在做主成分分析的时候，也并没有输出KMO系数，甚至是变量间相关系数都不太高，有负相关的，也有相关系数为0.5以下的，这样的甚至占了所有相关系数中的50%，这样子也可以做主成分分析吗？

主成分分析虽然不像因子分析要求那么严格需要高度相关，但是应该也不至于相关程度这么差吧？

不止是一篇文献这样，连张文彤的书中举例也是这样，难道是我太纠结了？还是我真的基本都不懂

还有，为何相关系数不高的变量间最后出来的结果累计贡献率也很理想呢？

学有不精，不解，不解，很不解，求指教

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关键词：相关系数矩阵 相关系数 KMO 主成分分析 相关文献 皮尔逊相关系数 偏相关系数 pearson相关系数 相关系数检验 spearman相关系数 复相关系数 相关系数矩阵

有时候觉得人大论坛好像还是比较冷清，一个帖子半天都没人回复，上小木虫好像就回复比较快，可惜那边跟我们专业相关的太少了，唉，也不晓得是真的冷清还是人都不热情

我认为，因子分析必须进行KMO检验，样本容量应大于变量个数，否则不能显示检验结果，KMO越大越好，最低得大于0.5，主成分分析可以不做检验。