El análisis factorial exploratorio (AFE) se encuentra dentro de las llamadas técnicas de reducción de datos, pues permite condensar la información proporcionada por muchas variables en unas pocas.
Si tienes, por ejemplo, un cuestionario con decenas de preguntas (ítems) sobre opiniones y actitudes respecto a la violencia en las escuelas, puede que te interese ir más allá de cada pregunta en forma individual y que quieras encontrar la estructura subyacente a las respuestas dadas por tus entrevistados/as.
Para esto tienes que analizar cómo se relacionan estas preguntas, es decir buscar una forma de clasificar y condensar toda esa información dispersa... puede que en estas preguntas sueltas hayan ciertas agrupaciones no visibles a primera vista (variables latentes o factores) como: tipos de violencia, tipos de personas que ejercen violencia, tipos de víctimas, etc.
El análisis factorial exploratorio te permite encontrar estos patrones a partir del análisis de la correlación entre los ítems. El supuesto que está detrás de esto es que dos preguntas que miden lo mismo (opinión, actitud, etc.) tendrán una alta correlación entre sí. Se puede decir que 'calzan' como las piezas que aparecen en la foto.
El AFE es una de las técnicas más empleadas en estadística para la validación de cuestionarios o instrumentos y para la reducción de información. A pesar de su amplio uso por investigadores/as de todos los campos, hay muchos que siguen empleando directrices y recomendaciones que hoy se consideran obsoletas o desaconsejables. Para ponerte al día en que es lo que actualmente se considera como estándares y buenas prácticas para el AFE te recomiendo este artículo:
Lloret-Segura, S., Ferreres-Traver, A., Hernández-Baeza, A., & Tomás-Marco, I. (2014). El Análisis Factorial Exploratorio de los Ítems: una guía práctica, revisada y actualizada. Anales de Psicología, 30(3), 1151–1169. https://doi.org/10.6018/analesps.30.3.199361
En un próximo post resumiré las principales recomendaciones de estas autoras.
*Foto con licencia CC BY-NC-ND
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