在使用SPSS进行数据预处理和分析时，我们常常需要对数据进行探索性因子分析（EFA）。而在进行因子分析之前，我们通常需要检查数据的适合性，这时就需要用到KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和Bartlett的球形度检验。然而，有些时候我们在SPSS中进行操作后，却发现KMO值没有显示，这让人感到困惑。

KMO值是用来衡量数据是否适合进行因子分析的一个量，其取值范围在0到1之间，数值越接近1，表示数据越适合进行因子分析。一般来说，KMO值大于0.6时，可以认为数据适合进行因子分析。当KMO值没有显示时，可能有以下几个原因：

1. 数据问题：数据中可能存在大量缺失值或者异常值，这会影响KMO检验的进行。我们需要检查数据，清理掉缺失值和异常值，然后再进行KMO检验。

2. SPSS设置：在SPSS中进行KMO检验时，需要确保已经选择了要进行检验的变量，并且确保检验的方法是正确的。

如果遇到了KMO值没有显示的问题，我们可以按照以上几个步骤进行排查，找到问题所在，然后进行解决。

数据分析和处理是一个复杂的过程，我们在这个过程中可能会遇到各种各样的问题。面对问题，我们需要冷静分析，找出问题的原因，然后有针对性地进行解决。只有这样，我们才能更好地完成数据分析的任务，得出科学的结论。