Cómo analizar factorialmente tus datos: qué significa, qué no significa, y cómo hacerlo.

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 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 rel... Ver más

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International Journal of Psychological Research

2011-2084

2011-7922

Matsunaga, Masaki

UNIVERSIDAD DE SAN BUENAVENTURA

10.21500/20112084.854

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2010-06-30

97

110

Colombia

Análisis factorial confirmatorio y exploratorio

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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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The current article provides a guideline for conducting factor analysis, a technique used to estimate the population-level factor structure underlying the given sample data. First, the distinction between exploratory and confirmatory factor analyses (EFA and CFA) is briefly discussed; along with this discussion, the notion of principal component analysis and why it does not provide a valid substitute of factor analysis is noted. Second, a step-by-step walk-through of conducting factor analysis is illustrated; through these walk-through instructions, various decisions that need to be made in factor analysis are discussed and recommendations provided. Specifically, suggestions for how to carry out preliminary procedures, EFA, and CFA are provided with SPSS and LISREL syntax examples. Finally, some critical issues concerning the appropriate (and not-so-appropriate) use of factor analysis are discussed along with the discussion of recommended practices.
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