在实际应用中，如果KMO值大于0.6，并且Bartlett球形检验的结果显示p值小于0.05，通常认为该数据集适合进行因子分析。这样的结果意味着数据内部存在足够的相关性来提取有意义的公共因子。反之，如果KMO值较低或者Bartlett检验不显著，则可能需要重新审视数据收集的过程或考虑使用其他类型的分析方法。
通过这两个检验，研究者可以更好地理解他们的数据结构，并据此选择最合适的统计模型来进行进一步的研究。这对于确保研究结论的有效性和可靠性至关重要。因此，在开始任何复杂的统计建模之前，对数据进行适当的预处理和诊断是非常必要的步骤。
