Lab_03-Fase_de_Reduccion - Prctica de Laboratorio N 3 Fase...

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1 Práctica de Laboratorio Nº 3 Fase de Reducción: Análisis Factorial Introducción El análisis factorial es una técnica estadística que tiene como objetivo la reducción de los datos para identificar un pequeño número de factores que explique la mayoría de la varianza observada en un número mayor de variables manifiestas. El proceso analítico es de carácter iterativo que usualmente requiere repetir el análisis en el SPSS un número adecuado de veces hasta alcanzar una solución satisfactoria. Estrategias de Solución Para realizar el análisis en el SPSS debemos de tener en cuenta lo siguiente: s Las variables incluidas deben ser métricas o nominales del tipo dicotómicas (variables dummy). s El tamaño muestral debe ser mayor a 50 (preferentemente 100). s El ratio entre los casos y las variables debe ser de 5 a 1 o mayor. s La matriz de correlación de las variables debe contener 2 o más correlaciones al menos de 0.30. s Las variables con medidas de adecuación muestral (MSA) menores a 0.50 deben ser removidas. s La medición general de adecuación muestra (Kaiser-Meyer-Olkin) debe ser de al menos 0.50. s El test de esfericidad de Bartlett debe ser estadísticamente significativo. La primera fase de este análisis está dirigida exclusivamente a verificar si cumplimos con estos requerimientos. Si esto no fuera cierto, el SPSS de todos modos permite realizar el análisis, pero los resultados que vayamos a encontrar no serían apropiados. s En una segunda fase del análisis, nos vamos a enfocar en hallar el modelo de los factores o patrón de relaciones entre las variables y los factores que satisfagan los siguientes requerimientos: s Los factores hallados deben de explicar al menos un 50% de la varianza de cada variable (comunalidad mayor que el 50%) s Ninguna de las variables tiene cargas factoriales, o correlaciones de 0.40 o más para más de un componente (no hay estructura compleja). s Ninguno de los factores está conformado solamente por una variable. Para cumplir con estos requerimientos, removemos las variables problemáticas de nuestro análisis y repetimos el procedimiento en el SPSS. Para concluir el proceso, podremos sustituir las variables por los factores solamente si: s Los factores están formados por más de una variable.
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2 s Los factores explican al menos 50% de la varianza de cada una de las variables incluidas, y los factores explican colectivamente más del 60% de la varianza del conjunto de variables incluidas. Caso 1 Los datos siguientes fueron obtenidos de la UNESCO (1998). Corresponden a los diferentes indicadores de desarrollo educativo a lo largo de las diversas zonas del mundo. Zonas I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 America del Norte 213 68.1 97 84 5.5 23 148 Asia/Oceania 520 53.3 107.8 45.3 4 21 108.2 Europa 250 77.3 111.4 47.8 5.4 24 82 Países en transición 114 54 86.9 34.2 5.2 27 6.1 África subsahariana 12 9.2 24.3 3.5 5.6 10 1.5 Estados Arabes 37 15.4 53.7 12.5 5.2 20 2.7 America Latina y el Caribe 80 51.1
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