Análisis factorial es una técnica estadística de reducción de datos usada para explicar la variabilidad entre las variables observadas en términos de un número menor de variables no observadas llamadas factores. Las variables observadas se modelan como combinaciones lineales de factores más expresiones de error. El análisis factorial se originó en psicometría, y se usa en las ciencias del comportamiento tales como ciencias sociales, mercadeo, gestión de productos, investigación de operaciones y otras ciencias aplicadas que tratan con grandes cantidades de datos.

Ejemplo

Es una simplificación con el objetivo de ilustrar el concepto:

Supóngase que un psicólogo propone una teoría según la cual hay dos tipos de inteligencia, “inteligencia verbal” e “inteligencia matemática”. Nótese que estas son inherentemente inobservables. Se busca evidencia para la teoría en las notas de los exámenes, en 10 temas académicos, a 1000 estudiantes. Si cada estudiante es seleccionado al azar de una población grande, luego, las 10 notas de cada estudiante son variables aleatorias. La teoría de los psicólogos diría que por cada una de las diez materias el promedio de todos los estudiantes que comparten un par de valores para la inteligencias verbal y matemática es constante multiplicada por el nivel de inteligencia verbal mas otra constante multiplicada por el nivel de inteligencia matemática, es decir, que hay una combinación lineal de estos dos factores. Los números, para este caso particular, mediante el cual los dos tipos de inteligencia se multiplican para obtener una nota determinada, se postulan teóricamente que son similares para todos los pares obtenidos, lo mismo que el peso de los factores para este tema. Por ejemplo, la teoría podría sostener que la aptitud promedio del estudiante en la materia de anfibología es

{10 x inteligencia verbal} + {6 x inteligencia matemática}

Los números 10 y 6 son los pesos de los factores asociados a anfibología. Otras materias tendrán diferentes pesos. Dos estudiante que obtengan el mismo grado de inteligencia verbal e idéntica inteligencia matemática podrían tener aptitudes diferentes en anfibología porque las aptitudes individuales son diferentes de las aptitudes promedio. La diferencia se denomina “error”, un término estadístico para designar la diferencia que hay entre la nota de un individuo y el promedio para su nivel de inteligencia.

Los datos observables que van en el análisis factorial serían las 10 notas de cada uno de los 1000 estudiantes, un total de 10.000 valores. Los pesos de y los niveles de los factores de los dos clases de inteligencia de cada estudiante se deben derivar de estos datos, así como también el número de factores.

Aplicaciones

El análisis factorial se utiliza para identificar factores que expliquen una variedad de resultados en diferentes pruebas. Por ejemplo, investigación en inteligencia halla que la gente que obtienen una nota alta en una prueba de habilidad verbal también se desempeña bien en pruebas que requieren habilidades verbales. Los investigadores explican esto mediante el uso de análisis factorial para aislar un factor a menudo llamado inteligencia cristalizada o inteligencia verbal, que representa el grado en el cual alguien es capaz de resolver problemas usando habilidades verbales.

Análisis factorial en psicología se asocia frecuentemente con la investigación sobre la inteligencia. Sin embargo, también se ha utilizado en un amplio rango de dominios, tales como personalidad, actitudes, creencias, etc. Está asociado a la psicometría, debido a que puede evaluar la validez de un instrumento estableciendo si el instrumento de verdad mide los factores postulados.

Metodologia

Bibliografía

• Abraira Santos, Víctor. Métodos Multivariantes en bioestadística.
• Spearman, Charles (1927). The Abilities of Man.

Véase también

• Iconografía de las correlaciones