En la gran mayoría de los libros de texto dedicados al tema metodología de la investigación, si te tomas la molestia de revisar el apartado que tiene que ver con la validación de un instrumento,
Notarás, palabras más palabras menos, que recomiendan recurrir a la técnica del juicio de expertos: un panel integrado por tres, cinco o siete académicos especialistas en la materia objeto de estudio,
Metodología y/o construcción de instrumentos de medición
Les entregas un ejemplar de tu cuestionario, acompañado de una matriz de valoración con una serie de criterios para cualificar las preguntas
Además, les informas acerca de los objetivos de la investigación, el sistema de variables, etc.
La mala noticia implícita en esta forma de proceder, es que no vas a conseguir experto alguno que así, “a ojo de buen cubero” sea capaz de identificar cuáles son las dimensiones subyacentes de la variable teórica que intentas medir
Dicho de otra forma, ningún experto te garantiza la validez de constructo del instrumento, a menos que ejecute con tus datos un procedimiento estadístico conocido como Análisis Factorial exploratorio en esta primera fase
Es preferible en todo caso, indagar en la literatura especializada en búsqueda de instrumentos de recogida de datos ya validados y probados en otros contextos y, luego de las adecuaciones y ajustes pertinentes, utilizarlos en nuestro proyecto de investigación
Recuerda que la investigación científica es un diálogo entre colegas que nos han precedido en el abordaje de un problema y, por tanto, debemos apoyarnos en los hallazgos que otros obtuvieron
Como se ha dicho tantas veces, no hay que inventar de nuevo la rueda
¿Qué es el Análisis Factorial?
Al igual que el análisis de conglomerados implica agrupar casos similares, el análisis factorial implica agrupar variables similares en dimensiones.
Este proceso se utiliza para identificar dimensiones o constructos latentes.
El propósito del análisis factorial es reducir muchos elementos individuales a un número menor de dimensiones.
El análisis factorial se puede utilizar para simplificar los datos, como reducir el número de variables en los modelos de regresión.
Más a menudo, los factores se rotan después de la extracción.
El análisis factorial tiene varios métodos de rotación diferentes, y algunos de ellos garantizan que los factores sean ortogonales (es decir, no correlacionados),
lo que elimina los problemas de multicolinealidad en el análisis de regresión.
El análisis factorial también se utiliza para verificar la construcción de la escala.
En tales aplicaciones, los elementos que conforman cada dimensión se especifican por adelantado.
Esta forma de análisis factorial se utiliza con mayor frecuencia en el contexto del modelado de ecuaciones estructurales (SEM) y se conoce como análisis factorial confirmatorio.
El análisis factorial también se puede utilizar para construir índices.
La forma más común de construir un índice es simplemente sumar todos sus elementos
Sin embargo, algunas variables que componen el índice pueden tener un poder explicativo mayor que otras.
Se podría usar un análisis factorial para justificar la eliminación de ciertas preguntas para acortar los cuestionarios.
Análisis factorial con SPSS
Para ilustrar como llevar a cabo un análisis factorial utilizando el paquete estadístico SPSS, vamos a trabajar con el siguiente ejemplo:
Sobre una muestra de 20 individuos que aspiran a ingresar en el corto plazo a estudios universitarios, se llevó a cabo una valoración de sus intereses por las siguientes disciplinas: música, matemática, pintura, deportes, poesía y novela, ensayo, espectáculos. Las valoraciones de sus intereses por cada una de estas áreas se han codificado así: 0 = nada, 1 = algo, 2 = bastante, 3 = mucho. Los datos obtenidos se resumen en la tabla siguiente
La pregunta de investigación que queremos responder con nuestro análisis factorial exploratorio es:
¿Cuáles son las dimensiones subyacentes (variables latentes) en el conjunto de datos de puntajes por intereses en cada una de las 7 áreas consideradas?
Es decir, ¿cómo los intereses de los estudiantes por las diferentes disciplinas determinan las dimensiones del constructo teórico predisposición hacia determinadas carreras?
El análisis factorial se puede encontrar en Analizar > reducción de dimensiones > Factor:
En el cuadro de diálogo de Análisis Factorial, comenzamos agregando nuestras variables (interés por Música, Matemática, Pintura, Deportes, Literatura, Ensayo, Espectáculos) a la lista de variables.
En el cuadro de diálogo Descriptivos… necesitamos agregar algunos estadísticos para verificar las suposiciones hechas por el análisis factorial.
Para verificar los supuestos, necesitamos la prueba KMO y esfericidad de Bartlett y la matriz de correlación de anti-imagen.
El cuadro de diálogo Extracción… nos permite especificar el método de extracción y el valor de corte para la misma
En general, SPSS puede extraer tantos factores como variables tengamos
En un análisis exploratorio, el valor propio se calcula para cada factor extraído y se puede usar para determinar el número de factores a extraer.
Un valor de corte de 1 se utiliza generalmente para determinar los factores basados en valores propios.
Sigamos con los pasos restantes
A continuación, se debe seleccionar un método de extracción apropiado.
Los Componentes Principales es el método de extracción predeterminado en SPSS.
Extrae combinaciones lineales no correlacionadas de las variables y proporciona la cantidad máxima de varianza explicada del primer factor.
Todos los factores siguientes explican porciones cada vez más pequeñas de la varianza y no están relacionados entre sí.
Este método es apropiado cuando el objetivo es reducir los datos, pero no es apropiado cuando el objetivo es identificar dimensiones o constructos latentes.
El segundo método de extracción más común es Factorización de ejes principales
Este método es apropiado cuando se intenta identificar dimensiones subyacentes, en lugar de simplemente reducir los datos.
En nuestra pregunta de investigación, estamos interesados
en las dimensiones detrás de las variables y, por lo tanto, vamos a utilizar la Factorización de ejes principales
El siguiente paso es seleccionar un método de rotación.
Después de extraer los factores, SPSS puede rotarlos para adaptarse mejor a los datos.
El método más utilizado es Varimax
Varimax es un método de rotación ortogonal que tiende a producir una carga de factor que es muy alta o muy baja, lo que hace que sea más fácil hacer coincidir cada elemento con un sólo factor.
Si se desean factores no ortogonales (es decir, factores que pueden estar correlacionados), es apropiada una rotación Oblimin directo
Aquí, elegimos Varimax.
Rematando la faena…
En el cuadro de diálogo Opciones… podemos gestionar la forma en que se tratan los valores faltantes: podría ser apropiado reemplazarlos con la media,
lo que no cambia la matriz de correlación pero garantiza que no imputaremos los valores ausentes
Además, podemos especificar en la salida si no queremos mostrar todas las cargas factoriales
Las tablas de cargas factoriales son mucho más fáciles de leer cuando suprimimos las cargas pequeñas
El valor predeterminado es 0.1, pero en este caso, aumentaremos este valor a 0.4
El último paso sería guardar los resultados en el cuadro de diálogo Puntuaciones…
Esto crea automáticamente puntuaciones estandarizadas que representan cada factor extraído.
Luego que hagamos clic en el botón aceptar, posterior a todos los cambios introducidos, obtenemos los resultados:
Interpretación resultados del Análisis Factorial
En el Factor 1 tienen alta ponderación Música, Matemática, Deportes y Ensayo; al contrario, las más altas ponderaciones en el Factor 2 corresponden a Pintura, Literatura y Espectáculos
La interpretación de ambos factores aparece, pues, como evidente: El Factor 1 puede concebirse como orientación hacia las ciencias o vocación científica.
Si bien la música tiene fuertes connotaciones artísticas, es bien conocido que las capacidades matemáticas y musicales a menudo van aparejadas.
Además, la práctica regular de algún deporte parece estar más relacionada con individuos de perfil científico que con los de inclinaciones artísticas.
El Factor 2, por su parte representa las inclinaciones artísticas con la excepción ya comentada de la música
A continuación, te muestro los resultados en forma gráfica a través del Path Analysis
Esta salida no está disponible en SPSS, por lo que ha sido producida utilizando el paquete estadístico de código abierto JASP
Recapitulando…
Hasta aquí hemos conducido un Análisis Factorial exploratorio muy simplificado que nos ha llevado a descubrir 2 dimensiones o variables latentes en el constructo teórico Vocación de carrera
Podríamos llamarlas Predilección por carreras científicas (El Factor 1) y Predilección por carreras artísticas (El Factor 2)
El paso siguiente sería llevar a cabo un Análisis Factorial Confirmatorio utilizando la técnica estadística conocida como Modelado con Ecuaciones Estructurales (SEM), pero esto escala la complejidad del procedimiento
Te invito, eso sí, a que le des un vistazo al artículo de los colegas Bazan A., Navarro, A y Velarde, N.
Bazán, A, Navarro, A. L. & Velarde, N. (2016). Validez de constructos de estrategias de apoyo familiar para el estudio y aprendizaje escolar 5 (1). Revista REVALUE.
Consultado el 29 de junio de 2019 en: http://revalue.mx/revista/index.php/revalue/issue/current
Espero te sea de utilidad lo comentado en este post, si te apetece déjame tus comentarios al final
Estaré esperando para leerte
El tutorial es muy interesante y pedagógico para los que hasta ahora no lo han requerido para llevar a cabo un análisis tan especial como el Análisis Factorial Exploratorio. Sería interesante si tiene un tutorial referido al Análisis Factorial Confirmatorio. El cual es el adecuado cuando estamos interesados en validar un Instrumento y conocemos o se tiene los posibles factores?
Buen día José Ricardo,
Gracias por tus comentarios acerca del Tutorial de Análisis Factorial publicado
Tomaremos en cuenta tu sugerencia de crear otro tutorial que aborde la fase confirmatoria de este análisis
Aprovecho para invitarte a que te des una vuelta por el nuevo canal de Youtube haciendo clic en el siguiente enlace, Tesis de Cero a 100 – TV donde publicamos contenidos que te pueden ser de utilidad
Saludos Cordiales,
Dr. Carlos Godoy Rodríguez, MSc.
no sirve tu liga para el registro
Buen documento
Saludos
Muchas Gracias Armando por tu positivo comentario acerca de lo que publicamos en el blog
Saludos Cordiales,
Dr. Carlos Godoy Rodríguez, MSc.
Buen día Armando,
Gracias por tu sugerencia, ¿puedes indicarnos el enlace en concreto con el que tuviste problemas?
Saludos Cordiales,
Dr. Carlos Godoy Rodríguez, MSc.