Analisis Factorial
Enviado por lesliecfano • 8 de Abril de 2015 • 914 Palabras (4 Páginas) • 205 Visitas
1. ¿Qué es el análisis factorial?
(Ferrán, 1996)
En muchas ocasiones, nos encontramos con un número muy grande de variables
para medir una determinada realidad. El análisis factorial es una técnica
de reducción de datos, es decir, pretende pasar de ese número elevado de variables,
a un número más pequeño de elementos explicativos, los factores, que le
permitan explicar de una manera más sencilla esa realidad. Es evidente que
esos factores tendrán que obtenerse e interpretarse a partir de las variables
iniciales, y también es cierto que el modelo perderá poder explicativo en ese
proceso. La clave está en ganar facilidad para interpretar la realidad al menor
coste posible en términos de pérdida de información.
Existen dos tipos de análisis factorial: el exploratorio y el confirmatorio. El
análisis exploratorio se caracteriza porque no se conoce 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 contrastaciones empíricas para su corroboración.
En este tema, trataremos de explicar el análisis factorial a través de la base de
datos de ejemplo que ofrecimos en el capítulo primero y siguiendo, también, el
proceso de construcción de un modelo multivariable que en él detallamos.
3.2 Un ejemplo de aplicación del análisis factorial
(Hair, Anderson, Tatham y Black, 1995)
Paso 1. Objetivos de la investigación y elección de la técnica En el tema anterior, vimos que teníamos siete variables (X1 a X7) para medir
la percepción que tienen de la empresa HATCO sus clientes. Podemos
plantearnos si estas siete variables no son demasiadas y algunas de ellas estarán
midiendo un mismo aspecto de la realidad “percepción del cliente” y podemos
explicar lo mismo con menos factores. Si esto fuera así, tendríamos la ventaja,
por ejemplo, de que otras técnicas multivariables cuyos algoritmos pueden
llegar a ser muy lentos cuando se trabaja con muchas variables, como el análisis
cluster, serían más sencillos de aplicar. Es evidente, pues, que con este
Joaquín Aldás Manzano
2 Análisis factorial
objetivo no pretendemos buscar relaciones de dependencia entre unas variables
y otras, sino de posible interdependencia entre las variables X1 a X7. Repase el
lector la figura 1.2 del tema anterior para ver de qué técnicas dispone.
Debemos señalar que, a priori, no podemos aventurar cuál será el número
lógico de factores: uno, dos, tres... No tenemos ninguna base teórica que nos
diga cuáles son las componentes de la “percepción de HATCO que tienen sus
clientes”. Por lo tanto, no estaremos ante un análisis factorial confirmatorio,
que habría que realizar mediante los sistemas de ecuaciones estructurales.
Tampoco buscamos establecer agrupar a individuos (utilizaríamos el análisis
cluster), sino agrupar variables en factores. Según esa misma figura 1.2 vemos
que el análisis factorial es la técnica adecuada.
Paso 2. Diseño del plan de análisis
La primera cuestión que debe abordar el investigador es determinar cómo están
medidas las variables que pretende analizar. En general las variables deben ser
métricas. aunque también pueden introducirse variables no métricas codificadas
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