4560683
Description
Mind Map by Mari Carmen Rome6321, updated more than 1 year ago
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Created by Mari Carmen Rome6321
over 8 years ago
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Análisis factorial
- Pasar de muchas
variables a pocos
factores, perdiendo la
menor cantidad de
información
- Exploratorio (no se
conoce el número de
factores)
- Confirmatorio (se desea
rectificar el número de
factores)
- Tipo de análisis
- Análisis Factorial R (Matriz
de correlación de
variables)
- Análisis Factorial Q
(Matriz de correlación
de individuos)
- Estandarizar variables para que
estén en las mismas unidades
- ¿Existe correlación entre
las variables?
Correlación>.3
Significancia<.5
- Sí
- ¿El determinante
se aproxima a
0?
- No
- Sí
- ¿KMO>.5 y Barlett
<.5 ?
- Sí
- En la Matriz
Anti-imagen ¿las
medidas de
adecuación son
mayor a .5 ?
- No
- Extraer la medida
de adecuación más
baja.
- Extraer la medida
de adecuación más
baja.
- Metodos de extracción de factores
- Análisis de
componentes
principales(resumir la
cantidad de varianza en
el mínimo número de
factores)
- Análisis factorial común
(Identifica la varianza
común de las variables
)
- Criterio de la extracción
de factores
- Criterio de la raíz atenta (eigenvalor>1)
- Criterio a priori (a criterio del investigador)
- Criterio de
porcentaje de
varianza (número
de variables que
explican hasta el
60% de la varianza)
- Criterio de contraste
de caída (cuando la
gráfica comienza a
tener una pendiente
horizontal)
- Técnicas de rotación de factores
- QUARTIMAX
- VARIMAX
- EQUIMAX
- Métodos de rotación
- Ortogonal (90º)
- Oblicuo (180º)
- ¿Se ocuparán las variables para
análisis posteriores?
- Sí
- Obtener la matriz de
coeficiente de puntuación
de componente
- Obtener la matriz de
coeficiente de puntuación
de componente
- No
- Fin del análisis
factorial
- Fin del análisis
factorial
- Sí
- Clasificación de variables en
factores y asignación de un
nombre
- Ortogonal (90º)
- QUARTIMAX
- Criterio de la raíz atenta (eigenvalor>1)
- Análisis de
componentes
principales(resumir la
cantidad de varianza en
el mínimo número de
factores)
- SÍ
- No
- En la Matriz
Anti-imagen ¿las
medidas de
adecuación son
mayor a .5 ?
- No
- Sí
- ¿KMO>.5 y Barlett
<.5 ?
- No
- ¿El determinante
se aproxima a
0?
- No
- No se puede
realizar un
análisis factorial
- No se puede
realizar un
análisis factorial
- Sí
- ¿Existe correlación entre
las variables?
Correlación>.3
Significancia<.5
- Análisis Factorial R (Matriz
de correlación de
variables)
- Exploratorio (no se
conoce el número de
factores)
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