用SPSS做EFA的话，如果KMO值小于0.6，怎么调整数据？

如果在进行KMO检验时，得到的KMO值小于0.6，说明样本数据的共变性不足以支持因子分析。此时，需要对数据进行调整。

以下是一些常见的数据调整方法：

1. 增加样本量：增加样本量可以提高样本数据的共变性，从而提高KMO值。

2. 删除不相关的变量：删除与其他变量相关性较小的变量可以减少噪声，提高变量间的共变性，从而提高KMO值。

3. 进行数据变换：例如，对数据进行标准化或归一化处理，可以消除变量间的量纲差异，提高变量的共变性。

4. 进行因子分析前的探索性数据分析：对数据进行探索性数据分析，可以帮助识别样本数据中的异常值和离群点，从而避免这些数据对因子分析的影响。

需要注意的是，当KMO值低于0.5时，进行因子分析的结果往往不可靠，因此建议在KMO值高于0.6时再进行因子分析。