在学术研究和数据分析的世界里，KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）度量是一个常用的工具，用于评估变量间的共同度。然而，当KMO值小于0.6时，我们该怎么办呢？

让我们先了解一下KMO值的含义。KMO值是一个介于0和1之间的数字，它衡量了变量之间的共同度，或者说，它告诉我们有多少变量的方差可以被其他变量解释。如果KMO值接近1，那意味着变量之间有很高的共同度；而如果KMO值接近0，那意味着变量之间几乎没有任何共同度。

那么，当KMO值小于0.6时，我们应该如何应对呢？

首先，我们需要明确，KMO值并不是绝对的“好”或“坏”。它只是一个度量，帮助我们理解数据。如果KMO值小于0.6，可能意味着我们的变量之间共同度较低，但这并不意味着我们的研究就没有价值。事实上，有些研究领域天然就有较低的共同度，例如，人类行为的研究往往涉及多个因素，这些因素之间的共同度可能并不高。

其次，我们可以尝试重新审视我们的研究设计。是否有可能通过调整研究设计，例如增加样本量，或者选择更多的变量，来提高KMO值？另外，我们也可以尝试使用其他的数据分析方法，例如主成分分析或者因子分析，来理解数据。

最后，我们需要记住，数据分析只是研究的一部分。无论KMO值如何，我们都应该以严谨的态度对待我们的研究，尽可能准确地理解和解释我们的数据。

总的来说，当KMO值小于0.6时，我们不应该感到惊慌。相反，我们应该以开放的心态去探索和理解数据，尽可能地提高我们的研究质量。只有这样，我们才能真正地从数据中得到有价值的信息，进一步推动我们的研究。