Tema 3: Evidencias de validez de estructura interna(I). Análisis factorial Flashcards
Evidencias de validez de estructura interna(I). Análisis factorial
En el análisis factorial exploratorio:
Tenemos que decidir a priori con otras técnicas cuántos factores hay.
Es necesario tomar una decisión sobre el número de factores a retener
Si tenemos una carga factorial de 0,55, eso significa que:
El 30,25 % de la varianza del ítem puede ser explicada por el factor.
0.552*100 es la comunalidad que representa el % de la varianza del ítem que puede ser explicada por el factor.
En un cuestionario con nueve ítems se han encontrado las siguientes comunalidades: (0,57, 0,80, 0,60, 0,49, 0,81, 0,72, 0,41, 0,63, 0,52). El porcentaje de la varianza explicado por el factor es de:
El 61.60 %.
((0,57 + 0,80 + 0,60 + 0,49 + 0,81 + 0,72 + 0,41 + 0,63 + 0,52)/9)*100.
Si tenemos un valor de KMO de 0,61, un test de Bartlett con pMENORA0.05, y un determinante de la matriz de 0,01:
Podemos decir que se dan las condiciones de aplicación.
La A sería cierta si fuera exactamente 0, pero es 0,01. El valor obtenido en KMO no es inferior a 0,50 por lo que, aunque es bajo, es aceptable. Con respecto a la C , tiene que ser 0.05.
A: No se cumplen las condiciones de aplicación ya que el determinante de la matriz es 0,01
C: No podemos aceptar las condiciones ya que en Bartlett la p debería ser MAYORA0.05.
Para decidir el número de factores:
Realizaremos un análisis paralelo y examinaremos los índices de bondad de ajuste del modelo.
La rotación de los factores:
- En R el defecto es oblimin.
- La más común es oblimin y varimax.
- Teóricamente, tiene sentido aplicar una rotación ortogonal cuando los factores no están relacionados.
Un análisis factorial exploratorio con un buen ajuste tendrá:
Comunalidades homogéneas, con valores alrededor del porcentaje de la varianza explicada.
El valor bajo de RMSR y RMSEA debería ser inferior a 0,05/0,08. Un valor bajo de TLI y RMSEA debería ser TLI superior a 0,90 y RMSEA inferior 0,05.
Una estructura simple es:
Cuando en una solución factorial solo pesan algunos ítems en un factor y además en cada factor solo pesan algunos ítems.
Señala la afirmación INCORRECTA:
- El análisis paralelo nos da información sobre el número de factores a retener.
- Un autovalor es la varianza del factor.
- El análisis factorial exploratorio es más restrictivo que el confirmatorio.
- La matriz de correlaciones tetracórica es adecuada para datos dicotómicos.
El análisis factorial exploratorio es más restrictivo que el confirmatorio. Es MENOS restrictivo.
