Metodologia, instrumento analisis factorial

En esta primera tabla se puede observar el grado de asociación que existe entre las variables, indicados por sus coeficientes de correlación. Lo ideal sería que los coeficientes fueran significativos al ser menor a 0,05 o 0,01, pero, como lo demuestra la tabla, los reactivos en su mayoría presentan correlaciones mayores a 0,05 y 0,01 por ende en este modelo pareciera que no existe relación entrelas variables.

Tabla N°2
Prueba Kiser-Meyer-Olkin
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En la tabla N°2 se señala la medida de la adecuación de la muestra que indica la proporción de la varianza, la cual es común a todas las variables, es decir, que ésta puede ser causada por un variable latente o subyacente. Debido a que el resultado obtenido en esta prueba es de 0,481, lejano a 1, se puededecir que hay poca presencia de variables latentes.

En esta misma tabla, también se puede observar si esta matriz de correlación es un matriz de identidad, en la prueba de esfericidad, por haber obtenido una significación igual a 0,000 se puede concluir que hay una matriz identidad por lo que hay relaciones significativas, aunque sean pocas, entre las variables.

Tabla N°3

La tablaN°3 expresa las correlaciones parciales negativas que existen entre las variables e indica la presencia de correlaciones no debidas a factores comunes. Aquellos valores cercanos a 0 indican que todas las correlaciones están explicadas por lo que hay relaciones entre las variables, en esta tabla se demuestra en el triángulo de los coeficientes de correlación que por obtener, en su mayoría,valores cercanos a 0 pareciera que si existe una latente que relaciona a la variables, aunque sea débil, las explica.

Por otra parte, en la tabla N°3 cada valor de la diagonal expuesto en el triángulo de los coeficientes de correlación muestran la medida de adecuación de la muestra para cada variable, aquellos valores mayores que 0,5 significa que la variable se ajusta a la estructura deotras variables o que forma parte de alguna latente. Como se ve reflejado en la tabla anterior la medida de adecuación de la muestra de las variables, en su mayoría, son superiores a 0,5, demostrando que las variables se ajustan a la estructura de otras variables o forman parte de alguna latente.

Tabla N°4
Comunalidades
|Comunalidades |
||Inicial |Extracción |
|Reac1 |1,000 |,840 |
|Reac3 |1,000 |,791 |
|Reac5 |1,000 |,891 |
|Reac6 |1,000 |,782 |
|Reac7 |1,000 |,898 |
|Reac8 |1,000 |,804 |
|Reac10 |1,000 |,659 |
|Reac11 |1,000|,810 |
|Reac12 |1,000 |,820 |
|Reac13 |1,000 |,849 |
|Reac14 |1,000 |,698 |
|Reac15 |1,000 |,843 |
|Reac16 |1,000 |,880 |
|Reac17 |1,000 |,678 |
|Reac19 |1,000 |,654 |
|Reac20 |1,000|,751 |
|Método de extracción: Análisis de Componentes|
|principales. |

Las cifras en esta tabla señalan el monto de varianza que puede ser atribuida a cada variable a través del método de extracción por componente principales, lo valores iniciales son igual a 1, y los de extracción, tal cual como lo indica la tabla, son cercanos a 1, de 16variables 12, tienen valores de extracción cercanos a 1. Por ende se puede decir que sí hay presencia de variables latentes ya que las extracciones no tienen valores pequeños, de tal forma que las variables se ajustan a la solución factorial.

Tabla N° 5
Varianza Total explicada
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En la tabla N°5 se puede observar que según el método de la raíz latente los factores a escoger con un...