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Como muchos métodos que encuentran quienes estudian psicología , el análisis factorial tiene una larga historia.
El objetivo principal del análisis factorial es destilar un gran conjunto de datos en un conjunto funcional de conexiones o factores.
Fue discutido originalmente por el psicólogo británico Charles Spearman a principios del siglo XX y se ha utilizado no solo en psicología sino también en otros campos que a menudo dependen de análisis estadísticos.
Pero, ¿qué es, cuáles son algunos ejemplos del mundo real y cuáles son los diferentes tipos? En este artículo, responderemos a todas esas preguntas.
Índice
¿Qué es el análisis factorial y qué hace?
El objetivo principal del análisis factorial es destilar un gran conjunto de datos para convertirlo en un conjunto funcional de conexiones o factores. La Dra. Jessie Borelli, PhD , que trabaja en la Universidad de California-Irvine, utiliza el análisis factorial en su trabajo sobre el apego.
Está realizando una investigación que analiza cómo las personas perciben las relaciones y cómo se conectan entre sí. Pone como ejemplo la presentación de un cuestionario hipotético con 100 ítems y el uso del análisis factorial para profundizar en los datos.
“Por lo tanto, en lugar de analizar cada ítem por separado, prefiero preguntarme: ‘¿Hay alguna manera de que estos ítems se agrupen o vayan juntos para poder… crear unidades de análisis que sean más grandes que los ítems individuales?'”.
El análisis factorial busca identificar patrones donde se supone que ya existen conexiones entre áreas de los datos.
Un ejemplo en el que el análisis factorial resulta útil
Un ejemplo común de análisis factorial es cuando se toma algo que no es fácilmente cuantificable, como el estatus socioeconómico , y se lo utiliza para agrupar variables altamente correlacionadas , como el nivel de ingresos y los tipos de trabajos.
El análisis factorial no solo se utiliza en psicología, sino que también se implementa en campos como la sociología, los negocios y el sector tecnológico como el aprendizaje automático.
Tipos de análisis factorial
Hay dos tipos de análisis factorial a los que se hace referencia con mayor frecuencia: análisis factorial exploratorio y análisis factorial confirmatorio.
Tipos de análisis factorial
Estos son los dos tipos de análisis factorial:
- Análisis exploratorio : el objetivo de este análisis es encontrar patrones generales en un conjunto de puntos de datos.
- Análisis factorial confirmatorio : el objetivo de este análisis es probar varias relaciones hipotéticas entre ciertas variables.
Análisis exploratorio
En un análisis exploratorio, como investigador, se tiene una mentalidad un poco más abierta, ya que se utiliza este tipo de análisis para aportar algo de claridad a un conjunto de datos que aún no se ha encontrado. Es un enfoque que Borelli utiliza en su propia investigación.
Análisis factorial confirmatorio
Por otro lado, si estás utilizando un análisis factorial confirmatorio, estás utilizando los supuestos o hallazgos teóricos que ya has identificado para impulsar tu modelo estadístico.
A diferencia de un análisis factorial exploratorio, donde las relaciones entre factores y variables son más abiertas, un análisis factorial confirmatorio requiere que usted seleccione qué variables está evaluando. En palabras de Borelli:
“Cuando haces un análisis factorial confirmatorio, en cierto modo le dices a tu programa analítico cómo crees que deberían lucir los datos, en términos de ‘creo que deberían tener estos dos factores y así es como creo que deberían lucir'”.
Ventajas y desventajas del análisis factorial
Echemos un vistazo a las ventajas y desventajas del análisis factorial.
Ventajas
Una de las principales ventajas del análisis factorial es que permite a los investigadores reducir una serie de variables combinándolas en un único factor.
Puede analizar menos puntos de datos
A la hora de responder a tus preguntas de investigación, es mucho más fácil trabajar con tres variables que con treinta, por ejemplo.
Desventajas
Las desventajas incluyen que el análisis factorial depende de la calidad de los datos y también puede permitir diferentes interpretaciones de los mismos.
Por ejemplo, durante un estudio, Borelli descubrió que después de implementar un análisis factorial, todavía le quedaban resultados que no se conectaban bien con lo que se había encontrado en cientos de otros estudios .
Debido a que la naturaleza de la muestra era nueva y culturalmente más diversa que otras exploradas, utilizó un análisis factorial exploratorio que la dejó con más preguntas que respuestas.
¿Cómo se utiliza el análisis factorial en psicología?
El objetivo del análisis factorial en psicología es a menudo establecer conexiones que permitan a los investigadores desarrollar modelos con factores comunes de maneras que podrían ser difíciles o imposibles de observar de otra manera.
Así, por ejemplo, la inteligencia es un concepto difícil de observar directamente, pero se puede inferir a partir de factores que podemos medir directamente en pruebas específicas.
El análisis factorial se ha utilizado a menudo en el campo de la psicología para ayudarnos a comprender mejor la estructura de la personalidad.
Esto se debe a la multitud de factores que los investigadores deben tener en cuenta a la hora de comprender el concepto de personalidad. Este ámbito de la investigación de la personalidad no es ciertamente nuevo, ya que existen investigaciones que se remontan a 1942 y que reconocen su poder en la investigación de la personalidad.