主成分分析时，自变量之间的相关性系数均达到0.8以上，为什么KMO值远小于0.5？

KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验是评估主成分分析适用性的一种方法，其结果反映了变量之间的相关性和样本大小之间的比率。KMO值越大，意味着变量之间的相关性越强，主成分分析的适用性越好。KMO值的范围是0到1之间，通常认为，KMO值低于0.5表示变量之间的相关性较弱，主成分分析不适用。

在您提供的情境中，自变量之间的相关系数均达到0.8以上，这说明自变量之间的相关性非常强，主成分分析是可行的。但是，KMO值远小于0.5，说明样本大小可能太小或者变量之间的相关性不够强，不适合进行主成分分析。

造成这种情况的原因可能是样本量过小或者数据存在缺失值等问题。如果样本量过小，那么KMO值会较低，不适合进行主成分分析。如果数据存在缺失值，那么样本量会减少，导致KMO值降低。

综上所述，虽然自变量之间的相关性很强，但是由于KMO值远低于0.5，建议不要进行主成分分析，而考虑其他的数据分析方法。