Introducción al análisis factorial
Suponga que está investigando las calificaciones de los estudiantes de primer año de la universidad en un programa de Artes Liberales de honor. Su muestra de estudio consta de 150 estudiantes universitarios de primer año, todos los cuales han tomado cinco exámenes de fin de año. Un examen cubre matemáticas, uno cubre literatura inglesa, uno cubre ciencias y los otros dos cubren latín y escritura.
Las calificaciones de los estudiantes en cada uno de los cinco exámenes están correlacionadas positivamente entre sí: esto significa que los estudiantes que tienen calificaciones altas en un examen generalmente tienen calificaciones altas en los demás. Sin embargo, encontrará que hay algunos estudiantes que solo son buenos en dos o tres materias. Empieza a preguntarse si el desempeño de los estudiantes en los cinco exámenes podría estar determinado por diferentes tipos de habilidades intelectuales. Una forma de responder a esta pregunta es realizando un análisis factorial.
¿Qué es un análisis factorial?
El análisis factorial es un método estadístico que se utiliza para investigar si existen variables o factores latentes subyacentes que pueden explicar las correlaciones con patrones dentro de un conjunto de variables observadas. En este caso, las variables observadas serían las puntuaciones de los cinco exámenes. Las variables latentes son constructos subyacentes que no son directamente observables y no pueden medirse con una sola cosa. Por ejemplo, no puede medir directamente la calidad del matrimonio de alguien. En su lugar, puede usar una combinación de variables observables para medir la calidad del matrimonio, incluida la cantidad de tiempo que la pareja pasa junta, el entorno, el conflicto marital, las actitudes maritales, etc.
Los objetivos principales del análisis factorial son los siguientes:
- Determinar cuántos factores subyacen a un conjunto de variables observables.
- Proporcionar un método para explicar la varianza entre las variables observables mediante el uso de menos factores creados recientemente.
- Reduzca los datos al permitir que el usuario extraiga un pequeño conjunto de factores (que generalmente no están relacionados entre sí) de un conjunto más grande de variables observables (que generalmente están correlacionadas entre sí). Esto permite resumir un gran número de variables en un número menor de factores.
- Definir el significado o contenido de los factores.
Hay dos tipos de análisis factorial: análisis factorial exploratorio (o EFA) y análisis factorial confirmatorio (o CFA).
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Análisis factorial exploratorio
EFA se utiliza en situaciones en las que no se tiene una idea predeterminada de cuántos factores hay o la relación entre los factores y las variables observadas. El propósito de la EFA es explorar la estructura de los factores. El objetivo es encontrar las relaciones subyacentes que existen entre las variables.
Suponga que decide tomar los datos que recopiló de los 150 estudiantes de primer año de la universidad y realizar una EFA. No está seguro de si hay relaciones subyacentes entre las variables y no tiene hipótesis sobre cuáles podrían ser las relaciones. Solo tiene curiosidad por ver si puede encontrar algún factor subyacente.
Ejecuta el análisis factorial exploratorio y encuentra que hay dos factores. Los estudiantes que tienen puntajes altos en matemáticas y ciencias son altos en el primer factor, mientras que los estudiantes que tienen puntajes altos en inglés, latín y escritura son altos en el segundo factor. Acaba de descubrir la estructura de factores subyacente utilizando EFA.
Análisis factorial confirmatorio
El AFC se utiliza en situaciones en las que se tiene una hipótesis específica sobre cuántos factores hay y qué variables observadas están relacionadas con cada factor. La hipótesis generalmente se basa en investigaciones o teorías previas. El objetivo del AFC es confirmar que existe una relación entre los factores y las variables observadas.
Suponga que en el ejemplo anterior observa que algunos estudiantes son buenos en matemáticas y ciencias y tienen puntuaciones más bajas en literatura inglesa, latín y escritura. También hay estudiantes que obtuvieron calificaciones altas en literatura inglesa, latín y escritura, pero no lo hicieron tan bien en matemáticas y ciencias.
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Puede plantear la hipótesis de que el desempeño de los estudiantes en los cinco exámenes podría estar determinado por los dos tipos de habilidades intelectuales. Específicamente, las matemáticas y las ciencias están determinadas por un tipo de capacidad intelectual, mientras que la literatura inglesa, el latín y el rendimiento en escritura están determinadas por otro tipo de capacidad intelectual. En este ejemplo, realizaría un CFA.
Resumen de la lección
El análisis factorial es un método estadístico que se utiliza para determinar si un grupo de variables observables está relacionado con un grupo más pequeño de factores subyacentes. CFA y EFA son los dos tipos de análisis factorial. Existen diferencias entre CFA y EFA.
CFA requiere que predetermine una hipótesis específica basada en investigaciones o teorías previas, el número de factores y qué variables observables están relacionadas con cada factor.
EFA no requiere que predetermine el número de factores o la relación entre los factores y las variables observadas. EFA identifica la estructura de factores y puede explicar una cantidad máxima de variación.
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