Cómo analizar factorialmente tus datos: qué significa, qué no significa, y cómo hacerlo.
El presente artículo provee una guía para conducir análisis factorial, una técnica usada para estimar la estructura de las variables a nivel de la población que subyacen a los datos de la muestra. Primero, se hace una distinción entre análisis factorial exploratorio (AFE) y análisis factorial confir...
- Autores:
-
Matsunaga, Masaki
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2010
- Institución:
- Universidad de San Buenaventura
- Repositorio:
- Repositorio USB
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/25706
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10819/25706
https://doi.org/10.21500/20112084.854
- Palabra clave:
- Confirmatory and Exploratory Factor Analysis
LISREL
Parallel Analysis
Principal Component Analysis
SPSS
Análisis factorial confirmatorio y exploratorio
LISREL
análisis paralelo
análisis de componentes principales
SPSS
- Rights
- openAccess
- License
- International Journal of Psychological Research - 2010
| Summary: | El presente artículo provee una guía para conducir análisis factorial, una técnica usada para estimar la estructura de las variables a nivel de la población que subyacen a los datos de la muestra. Primero, se hace una distinción entre análisis factorial exploratorio (AFE) y análisis factorial confirmatorio (AFC) junto con una discusión de la noción de análisis de componentes principales y por qué este no reemplaza el análisis de factores. Luego, se presenta una guía acerca de cómo hacer análisis factorial y que incluye decisiones que deben tomarse durante el análisis factorial. En especial, se presentan ejemplos en SPSS y LISREL acerca de cómo llevar a cabo procedimientos preliminares, AFE y AFC. Finalmente, se discuten asuntos clave en relación con el uso apropiado del análisis de factores y practicas recomendables. |
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