Analisis Factorial

El análisis factorial es una técnica estadística multivariada que se utiliza para identificar la estructura subyacente en un conjunto de variables observadas. Su principal objetivo es reducir la dimensionalidad de los datos y encontrar factores latentes o no observados que expliquen las correlaciones o interdependencias entre las variables.

Características Principales del Análisis Factorial:

1. Reducción de Variables: El análisis factorial permite representar un conjunto grande de variables correlacionadas mediante un número menor de factores subyacentes, simplificando así la estructura de los datos.

2. Factores Latentes: Estos factores representan dimensiones no observadas directamente pero que influyen en las variables observadas. Por ejemplo, en una encuesta sobre actitudes hacia un producto, los factores latentes podrían ser "satisfacción general" o "percepción de calidad".

3. Cargas Factoriales: Son coeficientes que indican la relación entre cada variable observada y un factor particular. Una carga factorial alta sugiere que la variable está fuertemente asociada con ese factor.

4. Varianza Explicada: Cada factor extraído explica una cierta proporción de la varianza total de las variables observadas. Los primeros factores suelen explicar la mayor parte de la varianza.

Aplicaciones del Análisis Factorial:

• Investigación de Mercados: Para identificar dimensiones subyacentes que influyen en las percepciones y comportamientos de los consumidores.

• Psicología: En el desarrollo y validación de tests y cuestionarios, identificando factores como "inteligencia", "extroversión", etc.

• Sociología: Para estudiar actitudes y creencias en grandes poblaciones.