Analasis Factorial En Spss

Analisis Factorial

AF:

Exploratorio

Confirmatorio

Confiabilidad:

SPSS:

1. Analisis: Reduccion de Dimensiones: Factor: Descriptivos

para ver si hay correlaciones

reduzco dimensiones de informacion

variables deben ser métricas

MSA (Medida Adecuacion Muestral) > 0,7

especifica (Diagonal Matriz Correlación Antimagen)

global (KMO)

*podemos sacar del análisis ciertas variables con bajo MSA específico y correr nuevos análisis con el fin de lograr interpretaciones

R: Matriz de Correlaciones

I: Matriz de Identidad

Test Esfericidad:

H0: R=I

H1: R≠I

Sig(Valor P) < Alpha … Rechazamos H0

Varianza Total Explicada:

Autovalor:

*Corto en los factores que acumulen sobre 2/3 de la varianza explicada(67%)

*Puedo agregar más factores en Analizar: Reducción de Dimensiones: Factor: Extracción

Autovalores:

<1 no aportan explicaciones al modelo

Comunalidades:

Nivel de explicación de los factores sobre las variables

Suma de componentes al cuadrado

Deben Ser Altas, mas factores, me permiten mayores niveles de explicación de las variables

Matriz de Componentes:

Componentes corresponden a la relación entre la variable y el factor extraído.

Factor se forma con la suma ponderada de las variables y sus componentes en una función para un método de regresión.

Matriz de Componentes Rotados:

Analizar: Reduccón de Dimensiones: Factor: Rotación

Opciones: Ordenar Por Tamaños

Matriz Transformación

Puntuaciones Factoriales:

Analizar: Reduccón de Dimensiones: Factor: Puntuaciones

para calcularlas se utiliza la matriz de componentes rogados para ponderar los valores de los encuestados

PASOS ANALISIS FACTORIAL:

adecuación

correlaciones

KMO y TEB

MAM (E y G)

extracción

por componentes

por factores

rotar: mejora posibilidades interpretación

varimax

oblimin

interpretar Fi

obtener puntuaciones

un análisis de varianza de un factor (anova) permite obtener información de dichas puntuaciones

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