Resumen Analisis Factorial

Análisis factorial Resumen
Varianza Compartida o Común: 2 ítems están muy relacionadas. Ej: si estoy cómodo en mi casa, no me voy a querer ir. Se mide con el coef de correlación (r).
VarianzaÚnica o Específica o no Compartida: cada ítem tiene un significado distinto
Varianza Total: Var.Compartida + Var.Especifica + ErrorDeMedicion

Ejemplo: Si la correlación entre estos dos ítems es de0,90, esto significa que tienen un 81% de varianza común (variación en las respuestas). El resto de la varianza (19%)  no es varianza compartida.
Análisis factorial
Se encarga de analizar la varianzacomún a todas las variables. Partiendo de una matriz de correlaciones, trata de simplificar la información que ofrece. Se opera con las correlaciones elevadas al cuadrado r2 (coeficientes dedeterminación), que expresan la proporción de varianza común entre las variables.
Su función es Reducir, las dimensión mediante puntuaciones factoriales, y Resumir, las estructurara de relación de lasvariables. Su tratamiento será multivariable.
El análisis factorial cuenta con 2 enfoques:
1. Análisis de componentes principales: Se analiza toda la varianza (común y no común). En este caso unos 1 de lamatriz de correlación.
2. Análisis de factores comunes: Donde se ve solo la varianza común, sustituyendo los 1 des la diagonal de la matriz de correlación por las colinealidades, que son estimacionesde la varianza de cada ítem tiene en común con todas las demás.
Esquema de un análisis factorial

Análisis de componentes principales
Es necesario que el modelo presente ortogonalidad en susfactores, es decir, que el factor Fj y Fi tienen covarianza=0 cuando “j” e “i” son distintos
En este análisis se encontraran las transformaciones ortogonales de las variables originales para conseguirvariables incorrelacionadas, denominadas componentes principales. También se explicara la variabilidad en lugar de la correlación, pero para esto es necesario que las variables estén correlacionadas....