该说法**正确**。以下为具体解释： ### KMO检验 KMO（Kaiser - Meyer - Olkin）检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标，其取值范围在0到1之间。 - 当KMO值越接近1时，表明变量间的相关性越强，变量间的偏相关性越弱，原有变量越适合做因子分析。 - 一般认为，KMO值大于0.9时效果最佳，0.7 - 0.9之间适合做因子分析，0.6 - 0.7时效果尚可，**大于0.5时勉强可以进行因子分析**，小于0.5时则不太适合做因子分析。 ### 巴特莱特球形度检验 巴特莱特球形度检验（Bartlett's Test of Sphericity）用于检验相关矩阵是否是单位矩阵，即变量之间是否相互独立。 - 该检验的原假设是相关矩阵为单位矩阵，即变量间相互独立，不适合做因子分析；备择假设是相关矩阵不是单位矩阵，即变量间存在相关性，适合做因子分析。 - 当巴特莱特球形度检验的**p值小于给定的显著性水平（通常为0.05）时**，意味着拒绝原假设，认为变量之间存在相关性，可以进行因子分析。 所以，当KMO检验值大于0.5或巴特莱特球形度检验p值小于0.05（即通过检验）时，表明数据在一定程度上满足因子分析的前提条件，可以进行因子分析。
