Analizis Factorial

ANÁLISIS FACTORIAL

El Análisis Factorial es una técnica estadística multivariante cuyo principal propósito es sintetizar las interrelaciones observadas entre un conjunto de variables en una forma concisa y segura como una ayuda a la construcción de nuevos conceptos y teorías. Para ello utiliza un conjunto de variables aleatorias inobservables, que llamaremos factores comunes, de forma que todas las covarianzas o correlaciones son explicadas por dichos factores y cualquier porción de la varianza inexplicada por los factores comunes se asigna a términos de error residuales que llamaremos factores únicos o específicos.

El Análisis Factorial puede ser exploratorio o confirmatorio.

El análisis exploratorio se caracteriza porque no se conocen a priori el número de factores y es en la aplicación empírica donde se determina este número. Por el contrario, en el análisis de tipo confirmatorio los factores están fijados a priori, utilizándose contrastes de hipótesis para su corroboración.

En esta lección nos centraremos en el Análisis Factorial Exploratorio dado que el Análisis Factorial Confirmatorio se suele estudiar como un caso particular de los Modelos de Ecuaciones Estructurales. Remitimos al lector interesado en éste último al libro de Kline (1998) en el que se hace una buena exposición de dicho tipo de modelos.

PARA QUE SE REALIZA EL ANALISIS FACTORIAL

En la siguiente figura se ilustran los pasos necesarios para la realización de un Análisis Factorial:

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA.

En la formulación del problema debe abordarse la selección de las variables a analizar así como la de los elementos de la población en la que dichas variables van a ser observadas.

Aunque pueden realizarse análisis factoriales con variables discretas y/o ordinales lo habitual será que las variables sean cuantitativas continuas y en lo que sigue nos ceñiremos a este caso.

Es importante, en todo caso, que dichas variables recojan los aspectos más esenciales de la temática que se desea investigar y su selección deberá estar marcada por la teoría subyacente al problema.

No tiene sentido incluir variables que no vengan fundamentadas por los aspectos teóricos del problema porque se corre el riesgo de que los resultados obtenidos ofrezcan una estructura factorial difícil de entender y con escaso contenido teórico relevante.

Es muy aconsejable en este paso que el analista tenga una idea más o menos clara de cuáles son los factores comunes que quiere medir y que elija las variables de acuerdo con ellos y no al revés porque se corre el riesgo de encontrar factores espúreos o que los factores queden mal estimados por una mala selección de las variables.

PASOS A COMPLETAR (I)

1.- SELECCIÓN DE VARIABLES

Dimensión conceptual: Variables en relación con el fenómeno de análisis. Aún en el caso de un análisis exploratorio, tener claro el modelo factorial teórico ayuda a la selección conceptual de las mismas. "Basura dentro - Basura Fuera"

Dimensión técnica:

(1) Deben ser métricas, aunque se admite la presencia (no generalizada) de ficticias (0,1).

(2) Un número elevado no garantiza un mejor análisis, es más, debe optarse por la minimización del número inicial.

(3) Las correlaciones son la base del planteamiento.

3.A) Deben existir altas correlaciones en general para encontrar factores comunes.

3.B) Todas deben presentar, al menos, alguna relación fuerte: variables aisladas del resto constituirán factores

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