Analisis factorial
Enviado por Martino HA • 29 de Junio de 2020 • Informes • 1.384 Palabras (6 Páginas) • 110 Visitas
ANÁLISIS FACTORIAL
Objetivo:
- Conocer la valoración de las personas acerca de las afirmaciones sobre la temática Banca Móvil en Lima Metropolitana.
Plan de Análisis:
Para el presente objetivo, hacemos uso de la pregunta 16 del cuestionario, ya que los ítems están relacionados a la valoración que tuvieron los encuestados acerca de la banca móvil en Lima Metropolitana.
En la pregunta 16, se nos presentó un grupo de 20 Ítems (P16.1 al P16.20 del cuestionario) que reflejan la valoración de las personas hacia la banca móvil mediante distintas frases. El conjunto de respuestas son muchas para hacer un análisis simple o un análisis de tablas cruzadas, por tanto, es que se plantea usar la técnica del análisis factorial para reducir el tamaño a pocas dimensiones o factores y así facilitar su análisis.
Como primer paso, seleccionamos las variables (en modo ordinal) y las ponemos como variables de tipo escala. Haciendo uso del software SPSS. Al procesar la información tendremos los siguientes análisis:
- Prueba de KMO y Bartlett, con la que se analiza las correlaciones parciales entre las variables.
- La tabla de Varianza Total Explicada, en el cual se aprecia los auto valores de la matriz, el porcentaje de varianza que representa cada uno.
- La tabla de Rotación Varimax, dónde se aprecia los factores y las variables que la forman.
Con el presente análisis se espera llegar a un número adecuado de factores que expliquen la valoración que tienen los encuestados con respecto a la banca móvil
Tabla N°1: Prueba de KMO y BARTLETT
Prueba de KMO y Bartlett | ||
Medida Kaiser-Meyer-Olkin de adecuación de muestreo | 0.980 | |
Prueba de esfericidad de Bartlett | Aprox. Chi-cuadrado | 14069.029 |
gl | 190 | |
Sig. | 0.000 |
En la tabla N° 1, podemos observar que el estadístico de prueba de Kaiser, Meyer y Olkin KMO) presenta un valor de 0.980. Este valor está muy cerca a la UNIDAD (1) el cual nos indica que la correlación parcial entre las variables es fuerte.
Además, podemos ver que el valor del test de esfericidad de Bartlett, el cual nos indica que la significación es buena cuando este valor está por debajo de 0.05. Vemos que el valor es de 0.000 que es menor a 0.05. Por lo tanto, podemos concluir que las variables usadas son adecuadas para ser sometidas a un análisis factorial.
Tabla 2: Porcentajes de Varianza Explicada
Varianza total explicada | |||||||||
Componente | Autovalores iniciales | Sumas de cargas al cuadrado de la extracción | Sumas de cargas al cuadrado de la rotación | ||||||
Total | % de varianza | % acumulado | Total | % de varianza | % acumulado | Total | % de varianza | % acumulado | |
1 | 11.864 | 59.319 | 59.319 | 11.864 | 59.319 | 59.319 | 9.361 | 46.805 | 46.805 |
2 | 1.679 | 8.394 | 67.713 | 1.679 | 8.394 | 67.713 | 4.182 | 20.908 | 67.713 |
3 | 0.637 | 3.185 | 70.898 |
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4 | 0.597 | 2.983 | 73.881 |
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5 | 0.519 | 2.594 | 76.476 |
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6 | 0.487 | 2.436 | 78.911 |
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7 | 0.426 | 2.131 | 81.042 |
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8 | 0.404 | 2.018 | 83.060 |
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9 | 0.382 | 1.909 | 84.969 |
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10 | 0.370 | 1.850 | 86.819 |
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11 | 0.349 | 1.745 | 88.564 |
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12 | 0.308 | 1.541 | 90.104 |
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13 | 0.302 | 1.508 | 91.612 |
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14 | 0.289 | 1.445 | 93.058 |
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15 | 0.275 | 1.377 | 94.434 |
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16 | 0.264 | 1.322 | 95.756 |
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17 | 0.236 | 1.180 | 96.936 |
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18 | 0.230 | 1.149 | 98.085 |
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19 | 0.200 | 1.001 | 99.086 |
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20 | 0.183 | 0.914 | 100.000 |
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Método de extracción: análisis de componentes principales. |
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