7/27/2019 5. Profincyt - Anlisis de Datos II

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Programa de Formacin en Investigacin,Ciencia y Tecnologa (ProFInCyT)

Anlisis de Datos II:Anlisis bivariados y multivariados

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Unidad 5:

Anlisis Factorial Exploratorio

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Introduccin1 Anlisis Factoriales el nombre genrico que se da a

una clase de mtodos estadsticos multivariantes,

cuyo propsito principal es sacar a la luz laestructura subyacente en una matriz de datos.

Permite visualizar la estructura de lasinterrelaciones entre un gran nmero de variables,calculando un conjunto de dimensiones latentes,conocidas comofactores, que buscan explicar dichasinterrelaciones.

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Es una tcnica de reduccin de datos, ya que lainformacin contenida en la matriz de datos puedeexpresarse en un nmero menor de dimensiones

representadas por estos factores.

Informa sobre la existencia de otras variables,dimensiones o factores que explican por qu unos

tems se relacionan ms con unos que con otros.

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El anlisis factorial nos indica cmo tienden a

agruparse, a travs de intercorrelaciones, los tems ovariables que componen un instrumento demedicin.

Luego, se deber examinar el contenido conceptualde los tems que pertenecen al mismo factor paracomprender qu factores (o constructos)subyacentes explican esa agrupacin.

Resultados en el anlisis factorial2

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Informacin proporcionada por el anlisis factorial

1. Nmero de nuevos factores Se busca que entre todos los factores se explique la

mayor proporcin de varianza posible.

No se extraen todos los factores posibles, sino los queexplican ms varianza que cualquier tem solo.

2. Peso o correlacin de cada tem con cada factor

Los factores se definen por los tems que tienenmayores pesos en l.

Para considerar un tem en un factor, debe tener unacorrelacin de .30 o ms.

Un factor debe estar definido al menos por tres tems.

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Contar con muestras grandes para disminuir elmargen de error de los coeficientes de correlacin.

Tener en cuenta la proporcin de sujetos conrespecto al nmero de variables (tems).

Que el nmero de sujetos sea el doble que el nmero devariables.

Que la muestra no baje de 200 sujetos aunque el nmerode variables sean muy pocas.

Que al menos haya 5 sujetos por tem.

Cuestiones relacionadas con el

anlisis factorial3

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Muestras ms pequeas pueden ser adecuadas solocuando la estructura factorial es muy clara (ms detres variables definiendo cada factor y ningunavariable en ms de un factor).

Independientemente del nmero de sujetos, lamuestra debe tener la heterogeneidad que es normalencontrar en la poblacin de estudio.

A mayores diferencias entre los sujetos quecomponen la muestra, las correlaciones entre lasvariables sern mayores y el resultado del anlisisfactorial ser ms claro.

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Criterios para valorar la magnitud de lascorrelaciones variable-factor

Aunque no hay un valor ptimo de referencia, hay quedistinguir entre significacin estadstica yrelevanciaprctica.

Desde el punto de vista prctico suele considerarse unvalor aceptable en torno a .30 y.50.

A mayor nmero de sujetos, los coeficientes pueden sermenores, aunque no deben ser inferiores a .30.

Si un tem tiene pesos importantes (en torno a .30) en

ms de un factor, lo mejor es suprimirlo.

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Una de las funciones del anlisis factorial, adems deanalizar la estructura de un instrumento, es establecer la

validez de constructo.

Hay que distinguir dos usos del anlisis factorial en elcontexto de la validez:

1. Anlisis factorial del instrumento

2. Anlisis factorial del instrumento junto con otrosinstrumentos

Anlisis factorial y validez de

constructo4

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1. Anlisis factorial del instrumento

Nos permite apreciar si estamos midiendo lo quedecimos medir al clarificar los aspectos que subyacen auna serie de factores, qu variables o tems definencada factor y cmo estos factores estn relacionados

entre s.

2. El anlisis factorial del instrumento juntocon otros instrumentos

El anlisis factorial de todos los instrumentos nosmostrar si nuestro instrumento se alinea en el mismofactor con los instrumentos que supuestamente miden

el mismo rasgo, aunque sea con matices muy distintos.

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Signos de las correlaciones tem-factor: Si hay variablescon signos opuestos en el mismo factor quiere decir que

se relacionan con el factor (y lo definen) de maneraopuesta. La interpretacin es la misma que haramos concualquier coeficiente de correlacin.

Heterogeneidad de la muestra: Si la muestra esheterognea con respecto a variables importantes (sexo,nivel educacional, etc.), los factores resultantes puedenestar producidos por diferencias en estas variables. Losresultados son ms fcilmente interpretables si la

muestra es homognea en estas variables.

Cuidados en la interpretacin del

anlisis factorial5

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Significacin estadstica y significacin conceptual: Enla interpretacin de los factores no hay que olvidar que elanlisis factorial opera a un nivel puramente estadsticoy no conceptual. Las consideraciones estadsticas solasno garantizan resultados con significacin conceptual.

Indeterminacin de la estructura factorial: El anlisisfactorial no nos da un retrato fiel de la realidadsubyacente en trminos de factores. Si aadimos nuevas

variables podremos ver que o bien se mantienen losfactores, o bien cambia la estructura.