Métodos PARA UN ANÁLISIS FACTORIAL

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Métodos PARA UN ANÁLISIS FACTORIAL
Existen diferentes tipos de métodos utilizados para extraer el factor del conjunto de datos:
1. Análisis de componentes principales: Es el método más utilizado por los investigadores. Comienza extrayendo la máxima varianza y la coloca en el primer factor.  Después, elimina la varianza explicada por los primeros factores y, a continuación, comienza a extraer la varianza máxima para el segundo factor. Este proceso llega hasta el último factor.
2. Análisis común: El segundo método más preferido por los investigadores, extrae la varianza común y la coloca en factores. Este método no incluye la varianza única de todas las variables.
3. Factorización de imágenes: Este método se basa en la matriz de correlación. El método de regresión se utiliza para predecir el factor en la factorización de imágenes.
4. Método de máxima similitud: Este método también trabaja sobre la métrica de correlación pero utiliza el método de máxima similitud para factorizar.
Modelos de análisis factorial
Conozcamos algunas de las características de los tipos de análisis factorial:
· Análisis factorial exploratorio: Asume que cualquier indicador o variable puede asociarse con cualquier factor. Es el análisis factorial más utilizado por los investigadores y no se basa en ninguna teoría previa.
· Análisis factorial confirmatorio: Se utiliza para determinar el factor y la carga factorial de las variables medidas, y para confirmar lo esperado en la teoría básica o preestablecida. El AFC supone que cada factor está asociado a un subconjunto específico de variables medidas. Suele utilizar dos enfoques:
Aplica un análisis factorial, por ejemplo, para conocer el proceso de decisión de compra de un cliente. Puedes analizar diferentes tipos de variables, desde las emocionales hasta las económicas y sociales para una mejor interpretación de los resultados.