¿Qué es el análisis factorial?
El análisis factorial es un tipo de análisis estadístico que investiga diferentes correlaciones y patrones que pueden ocurrir entre mediciones. Hay dos tipos de análisis factorial; exploratorio y confirmatorio. Estas dos versiones se pueden usar individualmente o combinadas. Hay muchos tipos diferentes de cálculos estadísticos que se utilizan en este análisis.
Un primer paso común utilizado en el análisis factorial incluye recolectar las mediciones en el experimento. Las matemáticas de correlación se utilizan para determinar las correlaciones existentes. El investigador determinará si se incluirán todos los factores calculados a partir del análisis. Algunos experimentos requerirán que ciertos factores se incorporen a las estadísticas y otros que se excluyan.
Un método que se utiliza para extraer los posibles factores es la máxima probabilidad. Este cálculo es tan complicado que se utilizan programas informáticos estadísticos, ya que un investigador generalmente no puede realizar el cálculo a mano. Los factores dentro del análisis también se pueden combinar de varias maneras. El análisis requerirá que se ordene o peine el orden de los factores de una manera que explique la gran variación o difusión de datos.
Una vez que se calculan los factores finales y las puntuaciones, los datos se pueden interpretar. Los factores que tienen los puntajes más altos tendrán la mayor influencia en las mediciones. Estos puntajes también pueden usarse para análisis estadísticos adicionales. A diferencia de otros tipos de análisis estadísticos, este análisis puede generar una cantidad ilimitada de factores importantes, en lugar de restringirlos a un grupo pequeño.
El análisis factorial exploratorio se utiliza para comprender qué cosas en la naturaleza pueden influir en ciertas mediciones. La influencia de estos factores en las mediciones también es de interés en la versión exploratoria. Estos no están preestablecidos antes de tomar las medidas. Con el análisis factorial confirmatorio, hay factores específicos que se están investigando antes de los cálculos.
Ambos tipos de análisis factorial se pueden usar dentro de un experimento. La versión exploratoria puede usarse para crear una teoría, mientras que la versión confirmatoria se usa para probar esa teoría. Si el análisis confirmatorio no es favorable, entonces el investigador puede necesitar cambiar cómo se calcula el análisis exploratorio.
El número de mediciones requeridas para estos cálculos es importante. La mayoría de los cálculos requieren al menos diez mediciones, si no más. Por lo general, el análisis confirmatorio necesitará muchas más mediciones que las exploratorias. A veces, se necesitan al menos 200 mediciones para un análisis exitoso. Como regla general, el uso de más mediciones generalmente da como resultado datos más confiables, aunque el número necesario dependerá del experimento.