ANALISIS FACTORIAL

ANALISIS FACTORIAL

1. Análisis factorial: es un nombre general que denota una clase de procedimientos que se usan sobre todo para reducir y resumir los datos.

2. En la investigación de mercados puede haber una gran canti- dad de variables, que en su mayoría están correlacionadas y deben reducirse a un nivel manejable. Las relaciones entre los conjuntos de muchas variables interrelacionadas se examinan y se represen- tan en términos de algunos factores subyacentes.

3. El análisis factorial se utiliza en las siguientes circunstancias: 1. Para identificar las dimensiones subyacentes, o factores, que explican las correlaciones entre un conjunto de variables.

   • 2. Para identificar un conjunto nuevo y más reducido de variables no correlacionadas que reemplacen al conjunto original de variables correlacionadas en el análisis multivariado posterior .
     • 3. En la investigación del producto, el análisis factorial sirve para determinar los atributos de la "marca que influyen en la elección del consumidor.

4. MODELO DE ANÁLISIS FACTORIAL

   • A nivel matemático, el análisis factorial se asemeja al análisis de regresión múltiple, en el hecho de que cada variable se expresa como una combinación lineal de los factores subyacentes.
     • Si las variables son estandarizadas, el modelo factorial se representa de la siguiente manera:
       • Los factores Únicos no se correlacionan entre sí ni con los factores comunes. Los factores comunes pueden expresarse como combinaciones lineales de las variables observadas.

5. ESTADÍSTICOS ASOCIADOS CON EL ANÁLISIS FACTORIAL

   • Los principales estaísicos asociadas con el análisis factoria son los siguientes
     • Prueba de efeicidad de Bardet
       • Matriz de correlación
     • Contribución común
     • Matriz de correlación, Contribución común, Valor propio, Cargas delos factores, Gráfica delas carga de los factores, Matriz factorial, Puntuaciones de los factores, Medida de lo apropiado del muestreo de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), Porcentaje de varianza, Residuales, Gráfica de sedimentación.

6. REALIZACIÓN DE UN ANALISIS FACTORIAL

7. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

   • El planteamiento del problema incluye varias tareas. Primero, deben identificarse los objetivos del análisis factorial y especificarse las variables que se incluirán de acuerdo con investigaciones previas, la teoría y el juicio del investigador

8. ELABORACION DE UNA MATRIZ DE CORRELACION

   • El proceso analítico se basa en una matriz de las correlaciones entre las variables. Al examinar esta matriz puede obtenerse información valiosa. Para que el análisis factorial sea adecuado, esas varia- bles necesitan estar correlacionadas.

9. DETERMINACION DEL PROCESAMIENTO DEL ANALISIS FACTORIAL

   • Una vez que se determina que el análisis factorial es una técnica adecuada para analizar los datos, debe elegirse un procedimiento adecuado.
     • En el análisis de los factores comunes, los factores se calculan a partir únicamente de la varianza común.

10. DETERMINACION DEL NUMERO DE FACTORES

    • Es posible calcular tantos componentes principales como variables haya, aunque no se gane mucho ¿on ello. Para resumir la información contenida en las variables originales, debería extraerse un número menor de factores. La pregunta es ¿cuántos?
      • Determinación a priori, Determinación basada en valores propios, Determinación basada en una gráfica de sedimentación, Determinación basada en una gráfica de sedimentación, Determinación basada en el porcentaje de la varianza, Determinación basada en la confiabilidad de división en mitades, Determinación basada en pruebas de significancia

11. ROTACION DE FACTORES

    • En una matriz tan compleja es difícil interpretar los factores. Por ende, la rotación transforma la matriz factorial en una matriz más sencilla y más fácil de interpretar.
      • La rotación se conoce como rotación ortogonal si los ejes se mantienen en ángulos rectos. El procedimiento de uso más común para la rotación es el procedimiento varimax, que es un método ortogonal de rotación que minimiza el número de variables con cargas altas en un factor, lo cual incrementa la posibilidad de interpretar los factores.

12. INTERPRETACION DE LOS FACTORES

    • La interpretación se facilita al identificar las variables que tienen cargas altas sobre el mismo factor. Ese factor puede interpretarse luego en términos de las variables que tienen cargas altas de él

13. CALCULO DE LAS PUNUACIONES DE LOS FACTORES

    • Después de la interpretación, de ser necesario pueden calcularse las puntuaciones de los factores. El análisis factorial tiene su propio valor independiente.
    • No obstante, si el objetivo del análisis factorial es reducir el conjunto original de variables a un conjunto menor de variables compuestas (factores), para usarlo en análisis multivariados posteriores, es útil calcular para cada encuestado las puntua- ciones de los factores.

Imágenes y archivos del mapa