{"id":126016,"date":"2021-11-19T02:00:27","date_gmt":"2021-11-19T10:00:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=126016"},"modified":"2023-02-06T22:17:49","modified_gmt":"2023-02-06T22:17:49","slug":"analisis-factorial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/analisis-factorial\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis factorial: Qu\u00e9 es y tipos que existen"},"content":{"rendered":"

El <\/span>an\u00e1lisis factorial<\/b> ha experimentado numerosos desarrollos y m\u00e9todos de c\u00e1lculo. Aunque fue utilizado por primera vez por los especialistas en psicometr\u00eda, su campo de aplicaci\u00f3n se ha ido extendiendo a muchos otros \u00e1mbitos, como la geolog\u00eda, la medicina y las finanzas.<\/span><\/p>\n

El an\u00e1lisis factorial es una t\u00e9cnica estad\u00edstica que hoy en d\u00eda se utiliza principalmente para <\/span>analizar encuestas<\/span><\/a>. Permite, cuando tenemos una poblaci\u00f3n de individuos de los que tenemos mucha informaci\u00f3n relativa a las opiniones, las pr\u00e1cticas y el estatus (sexo, edad, etc.), ver las similitudes y oposiciones entre las caracter\u00edsticas de los individuos.<\/span><\/p>\n

Por ejemplo, al aplicar una <\/span>encuesta de satisfacci\u00f3n<\/span><\/a> vas a recolectar un gran n\u00famero de variables al mismo tiempo. Queremos saber si las preguntas del cuestionario se agrupan de alguna forma caracter\u00edstica. A trav\u00e9s de este an\u00e1lisis podemos encontrar grupos de variables en las respuestas de los encuestados que tengan un significado com\u00fan y as\u00ed reducir el n\u00famero de dimensiones necesarias para explicar las respuestas recibidas.<\/span><\/p>\n

Conozcamos m\u00e1s de sus caracter\u00edsticas y los tipos que existen.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el an\u00e1lisis factorial?<\/span><\/h2>\n

El an\u00e1lisis factorial es aquel que pone de manifiesto las relaciones entre las variables y, en general, comprender los datos que se modelan. <\/span><\/p>\n

Este an\u00e1lisis forma parte del modelo lineal generalizado (MLG) y este m\u00e9todo tambi\u00e9n asume varios supuestos: existe una relaci\u00f3n lineal, no hay multicolinealidad, incluye las variables relevantes en el an\u00e1lisis y existe una correlaci\u00f3n entre las variables y los factores.  <\/span><\/p>\n

Este an\u00e1lisis puede ser un an\u00e1lisis exploratorio o de verificaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Quiz\u00e1 te interese conocer tambi\u00e9n qu\u00e9 es un <\/span>an\u00e1lisis de correlaci\u00f3n<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

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\u00bfPara qu\u00e9 hacer uso de un an\u00e1lisis tipo factorial?<\/span><\/h2>\n<\/blockquote>\n

El an\u00e1lisis factorial es una herramienta \u00fatil para<\/span> investigar las relaciones entre las variables<\/b> de conceptos complejos como el estatus socioecon\u00f3mico o las escalas psicol\u00f3gicas.<\/span><\/p>\n

Permite investigar conceptos que no son f\u00e1ciles de medir directamente, colapsando un gran n\u00famero de variables en unos pocos factores subyacentes interpretables.<\/span><\/p>\n

M\u00e9todos para un an\u00e1lisis factorial<\/span><\/h2>\n

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Existen diferentes tipos de m\u00e9todos utilizados para extraer el factor del conjunto de datos:<\/span><\/p>\n

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  1. An\u00e1lisis de componentes principales: <\/b>Es el m\u00e9todo m\u00e1s utilizado por los investigadores. Comienza extrayendo la m\u00e1xima varianza y la coloca en el primer factor.  Despu\u00e9s, elimina la varianza explicada por los primeros factores y, a continuaci\u00f3n, comienza a extraer la varianza m\u00e1xima para el segundo factor. Este proceso llega hasta el \u00faltimo factor.\n

    <\/span><\/li>\n

  2. An\u00e1lisis com\u00fan<\/b>: El segundo m\u00e9todo m\u00e1s preferido por los investigadores, extrae la varianza com\u00fan y la coloca en factores. Este m\u00e9todo no incluye la varianza \u00fanica de todas las variables.\n

    <\/span><\/li>\n

  3. Factorizaci\u00f3n de im\u00e1genes:<\/b> Este m\u00e9todo se basa en la matriz de correlaci\u00f3n. El m\u00e9todo de regresi\u00f3n se utiliza para predecir el factor en la factorizaci\u00f3n de im\u00e1genes.\n

    <\/span><\/li>\n

  4. M\u00e9todo de m\u00e1xima similitud: <\/b>Este m\u00e9todo tambi\u00e9n trabaja sobre la m\u00e9trica de correlaci\u00f3n pero utiliza el m\u00e9todo de m\u00e1xima similitud para factorizar.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Modelos de an\u00e1lisis factorial<\/span><\/h2>\n

    Conozcamos algunas de las caracter\u00edsticas de los tipos de an\u00e1lisis factorial:<\/span><\/p>\n