Análisis Factorial Exploratorio

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Descubriendo la estructura subyacente de un grupo grande de variables. Descripción del análisis factoriales exploratorios (Exploratory Factor Analysis - EFA).

Aporte de: Jens Grafarend

Índice

  1. Resumen
  2. Foro
  3. Mejores Prácticas
  4. Expert Tips
  5. Recursos
  6. Imprima

¿qué es el Análisis de Factores Exploratorios? Explicación

El método de Análisis de Factores Exploratorios es una técnica que se puede utilizar para descubrir la estructura subyacente (dimensiones) de un grupo grande de variables. Por lo tanto, el EFA reduce un grupo grande de variables en un par de factores subyacentes.

Ejemplo: Usted ha instalado un cuestionario sobre la satisfacción de cliente en la industria de la aviación civil (United Airlines, Delta, Lufthansa). Usted ha identificado 30 items para describir y para evaluar la satisfacción de cliente (e.g. “conveniencia de boletos que compran”, “conveniencia de revisando en”, “entorno de los salones”, “cordialidad de los asistentes de vuelo”, “satisfacción de deseos especiales”, “calidad del alimento de a bordo”, de la “comodidad de los asientos”, “ofertas especiales tales como proyección de películas”, de la “exactitud de la llegada”). Usando el EFA usted puede reducir el grupo de 30 items dentro de un proceso que analiza un par de los factores centrales que fueron la base de su grupo de items. Usted puede considerar, por ejemplo, que los items “conveniencia de boletos que compran”, “conveniencia de chequeo”, “entorno de los salones”, “calidad del alimento de a bordo”, “comodidad de los asientos” y “ofertas especiales tales como proyección de películas” son parte de una dimensión potencial. Las cosas tangibles que las líneas aéreas pueden realizar para conducir su negocio. Sin embargo, la “cordialidad de los asistentes de vuelo”, los “la satisfacción de deseos especiales” y la “exactitud de la llegada” son más bien una dimensión de un proceso.


Eso significa que el EFA está descifrando estas estructuras - en nuestro ejemplo, el factor “potencial” y “proceso”. Los gerentes ahora pueden conseguir una comprensión más profunda para desarrollar las actividades de marketing que se mejoren la satisfacción de sus clientes centrándose más en la dimensión “potencial”  o en la dimensión “proceso”.
 

Origen del Análisis de factores exploratorios. Historia

Las metodologías analíticas de factores pueden ser concebidas de una manera continua. Esta serie continua se extiende desde técnicas confirmativorias hacia procedimientos exploratorios puros. Charles Spearman (1904 - ) estaba interesado en confirmar la idea de una inteligencia general. Se tuvo que crear una forma de lidear con un grupo grande de factores. De Thurstone el libro “vectores de la mente” (1935) presentó la base matemática y lógica para esta teoría.


Cálculo del Análisis de factores exploratorios. Fórmula

Para analizar datos usando el EFA usted puede utilizar  paquetes estadísticos como el  SPSS o SAS.


Uso del Análisis de factores exploratorios. Aplicaciones

  • Encuestas sobre satisfacción de cliente.
  • Mediciones de Calidad del servicio.
  • Pruebas de personalidad.
  • Encuestas sobre imagen.
  • Identificación de segmentos de mercado.
  • Tipificación de Clientes, productos o comportamientos.

Pasos de un Análisis de factores exploratorios. Proceso

Un proceso típico de el EFA es como sigue:

  1. Identifique los indicadores/los items que entran en el EFA.
  2. Calcule una matriz de correlación (coeficiente de correlación de Bravais-Pearson).
  3. Examine la matriz de correlación que se utilizará para el EFA (niveles de significancia, matríz de correlación inversa, Prueba Bartlett, matríz anti-imagen y covarianzas, Criterio KMO (Kaiser-Meyer-Olkin))
  4. Elija un método de extracción del factor (análisis de los componentes principales, análisis factorial principal).
  5. Descubra los factores y los pesos de los factores. Los pesos del factor son los coeficientes de correlación entre las variables (filas en la tabla) y los factores (columnas en la tabla).
  6. Fije el número de factores que se extraerán (para este paso es útil tomar el Criterio Kaiser y Prueba Scree con el criterio elbow).
  7. Interprete los factores extraídos (e.g. “potencial” y el “proceso”, en el ejemplo dado arriba)

Fortalezas de un Análisis de factores exploratorios. Beneficios

  • Fácil de utilizar
  • Útil para varios cuestionarios de investigación,
  • Base de otros instrumentos (e.g. análisis de la regresión con puntajes del factor), fácil de combinar con otros instrumentos (e.g. análisis confirmatorios)

Limitaciones de un Análisis de factores exploratorios. Desventajas

  • Las variables tienen que ser de intervalo escalonado.
  • El número descendente debe ser más grande que tres veces la cantidad de variables.

Supuestos de un Análisis de factores exploratorios. Condiciones

  • No deben de haber outliers, información de intervalo, linealidad, normalidad multivariada, equilateralidad para el análisis factorial principal

Libro: Klaus Backhaus, Bernd Erichson, Wulff Plinke - Multivariate Analysemethoden -

Libro: Joseph F Hair, Ronald L Tatham, Rolph E. Anderson, William Black - Multivariate Data Analysis  -

Libro: John C. Loehlin - Latent Variable Models -


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Disadvantages of Exploratory Factor Analysis

Some of the disadvantages associated with EFA are:
- Usefulness of EFA depends mainly on the researchers’ ability to develop a complete and accur...
Usage (application): Applying Exploratory Factor Analysis, EFA Implementation
 
 
 

Advantages of Exploratory Factor Analysis

Some of the advantages of Exploratory Factor Analysis (EFA) are as follows:
- Objective as well as subjective attributes can be used.
- EFA ...
Usage (application): Applying Exploratory Factor Analysis, EFA Implementation
 
 

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