x3 resumen de analisis factorial

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FACULTAD DE PSICOLOGÍA Y TRABAJO SOCIAL. CURSO: Técnica de Análisis Multivariado. TEMA: Guía para la realización del análisis factorial utilizando SPSS . DOCENTE: Dr. Jaime Aliaga Tovar. ALUMNO: Baldoceda Cerdán, Esteysi Diley CICLO: III TURNO: Mañana 2012

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Page 1: x3 Resumen de Analisis Factorial

FACULTAD DE PSICOLOGÍA Y TRABAJO SOCIAL.

CURSO: Técnica de Análisis Multivariado.

TEMA: Guía para la realización del análisis factorial utilizando SPSS .

DOCENTE: Dr. Jaime Aliaga Tovar.

ALUMNO: Baldoceda Cerdán, Esteysi Diley

CICLO: III

TURNO: Mañana

2012

Page 2: x3 Resumen de Analisis Factorial

GUIA PARA LA REALIZACIÓN DEL ANALISIS FACTORIAL UTILIZANDO SPSS

1. Del menú pulsa el botón Analizar, seleccionar la opción Reducción de dimensiones --> Factor (Análisis Factorial), tal y como se muestra en la figura 1.1.

Figura 1.1.

2. Luego de seleccionar la opción Reducción de datos --> Análisis factorial, acceder al cuadro de diálogo Análisis factorial que se muestra en la figura 1.2.

Figura 2.1. Cuadro de diálogo Análisis factorial.

Page 3: x3 Resumen de Analisis Factorial

3. Seleccionar el conjunto de ítems que se desea analizar y trasladarlas a la lista Variables.

Figura 3.1.

4. Pulsar en el botón Descriptivos, del cuadro de diálogo Análisis factorial (ver figura 3.1), para acceder al subcuadro de diálogo Análisis factorial: Descriptivos, que muestra la figura 4.1.

Figura 4.1

Page 4: x3 Resumen de Analisis Factorial

Estadísticos:

Ya esta activado la opción SOLUCIÓN INICIAL, no desactivarlo.

Figura 4.1.1

Matriz de correlaciones.

Activar:

Coeficiente, Niveles de significación, Determinante, KMO y prueba de

esfericidad de Bartlett. CONTINUAR

Figura 4.1.2

Page 5: x3 Resumen de Analisis Factorial

5. Pulsar en el botón Extracción, del cuadro de diálogo Análisis factorial

(ver figura 3.1) para acceder al subcuadro de diálogo Análisis factorial:

Extracción, que muestra la figura 5.1.

Figura 5.1. Subcuadro de diálogo Análisis factorial: Extracción.

Método:

Ya esta activado el METODO DE COMPONENTES PRINCIPALES.

No desactivar.

Figura 5.2.

Page 6: x3 Resumen de Analisis Factorial

Extraer: Ya esta activado -> BASADO EN AUTOVALOR MAYOR QUE: 1.

No desactivar. CONTINUAR.

Figura 5.3.

6. Para seleccionar el método de rotación: Pulsar en el botón Rotación, del cuadro de diálogo Análisis factorial (ver figura 3.1) para acceder al subcuadro de diálogo Análisis factorial: Rotación que muestra la figura 6.1.

Figura 6.1. Subcuadro de diálogo Análisis factorial: Rotación.

Page 7: x3 Resumen de Analisis Factorial

Método.

Activar VARIMAX. Continuar.

Figura 6.1.1.

7. Pulsar en el botón Opciones, del cuadro de diálogo Análisis factorial (ver figura 3.1) para acceder al subcuadro de diálogo Análisis factorial: Opciones, que muestra la figura 7.1.

Figura 7.1. Subcuadro de diálogo Análisis factorial: Opciones.

Page 8: x3 Resumen de Analisis Factorial

Formato de presentación de los coeficientes:

Activar: SUPRIMIR PEQUEÑOS COEFICIENTES VALOR ABSOLUTO BAJO: Borrar 0,10 y escribir 0,30

CONTINUAR --> ACEPTAR.

Figura 7.2.

Page 9: x3 Resumen de Analisis Factorial

RESULTADOS

1. MATRIZ DE CORRELACIONES Y KMO Y PRUEBA DE BARTLETTDebe de cumplir con los siguientes requisitos para que el resultado no sea ERRONEO.

Tener un determinante con un valor cercano a 0, pero no 0. La medida de adecuación del muestreo de KMO, debe de ser mayor

al valor 0,50. La prueba de Barteltt y KMO, debe tener un valor Ji cuadrado

estadísticamente muy significativo (p < 0.0000), un valor aceptable puede llegar por lo máximo al nivel de significación 0,05. (ver figura 1.2.)

Figura 1.1.Matriz de correlaciones.

Page 10: x3 Resumen de Analisis Factorial

Figura 1.2. KMO y prueba

de Bartlett

En el informe final se combinara la información de estas dos tablas. En base a la interpretación de estas, se realizará una redacción.

2. COMUNALIDADES

Figura 2.1. Tabla de Comunalidad

3.4.5.6.7.

a. mat8.9.

KMO y prueba de Bartlett

Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin. ,733

Prueba de esfericidad de

Bartlett

Chi-cuadrado aproximado 222,349

gl 21

Sig. ,000

Comunalidades

Inicial Extracción

3. Estudiar o trabajar con las

matematicas no me asusta en

absoluto.

1,000 ,465

7. Las matematicas es una de

las asignaturas que mas temo

1,000 ,516

12. Cuando me enfrento a un

problema de matematicas me

siento incapaz de pensar con

claridad

1,000 ,397

13. Estoy calmado (A) y

tranquilo (A) cuando me enfrento

a un problema de matematicas.

1,000 ,275

17. Trabajar con las

matematicas hace que me sienta

muy nervioso (A)

1,000 ,634

18. No me altero cuando tengo

que trabajar con problemas de

matematica

1,000 ,571

22. Las matematicas hacen que

me sienta incomodo (A) y

nervioso (A)

1,000 ,663

Método de extracción: Análisis de Componentes principales.

.Respecto al Ítem3, la comunalidad 0,465 significa que es el 46,5% de las diferencias que los sujetos de la muestra que tienen en sus puntuaciones en este ítem se explica porque puntúan de modo diferente en los factores o variables latentes.

Page 11: x3 Resumen de Analisis Factorial

3. VARIANZA TOTAL EXPLICADA Nos muestra cuantos factores principales están ocultos en las variables

observables. Nos muestra el porcentaje de varianza que explican antes y después de la

rotación.

Figura 3.1. Tabla de Varianza total Explicada

Varianza total explicada

Co

mp

on

ent

e

Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al

cuadrado de la extracción

Suma de las saturaciones al

cuadrado de la rotación

Total % de la

varianza

%

acumulad

o

Total % de la

varianza

%

acumulad

o

Total % de la

varianza

%

acumul

ado

1 2,512 35,887 35,887 2,512 35,887 35,887 1,767 25,243 25,243

2 1,009 14,416 50,303 1,009 14,416 50,303 1,754 25,060 50,303

3 ,950 13,573 63,876

4 ,826 11,800 75,676

5 ,764 10,919 86,595

6 ,563 8,045 94,640

7 ,375 5,360 100,000

Método de extracción: Análisis de Componentes principales.

25,24 % +25,06 %50.30 %Estos factores explican el 50,30%, de las diferencias que los sujetos de la muestra , tienen en sus puntuaciones en cada ítem .

Page 12: x3 Resumen de Analisis Factorial

4. MATRIZ DE COMPONENTES Y MATRIZ DE COMPONENTES ROTADOS Para realizar la denominación de los factores se requiere un análisis

semántico de los ítems y el entrecruzamiento de la información estadística. Es conveniente seguir los siguientes puntos:

a) Seleccionar en la matriz de componentes rotados, los ítems que se alinearon con un factor.

Figura 4.1. Tabla Matriz de componentes rotados

Matriz de componentes rotadosa

Componente

1 2

3. Estudiar o trabajar con las matematicas no

me asusta en absoluto.

,681

7. Las matematicas es una de las asignaturas

que mas temo

,680

12. Cuando me enfrento a un problema de

matematicas me siento incapaz de pensar con

claridad

,628

13. Estoy calmado (A) y tranquilo (A) cuando

me enfrento a un problema de matematicas.

,365 ,376

17. Trabajar con las matematicas hace que

me sienta muy nervioso (A)

,753

18. No me altero cuando tengo que trabajar

con problemas de matematica

,740

22. Las matematicas hacen que me sienta

incomodo (A) y nervioso (A)

,473 ,663

Método de extracción: Análisis de componentes

principales.

Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.

a. La rotación ha convergido en 3 iteraciones.

b) Enlistar de manera descendente según sus cargas los ítems que son del factor 1 y luego los que son del factor 2. Si un ítem aparece en dos o más factores, incluirlo en el factor en el que tiene la saturación más elevada.

c) Realizar factor por factor un análisis semántico de los ítems enlistados, BUSCANDO ESENCIALMENTE QUE TIENEN EN

COMUN. Los ítems con saturaciones más elevadas y que tengan carga en un solo factor y no en dos, juegan un rol decisivo para denominar a los factores.

d) Se debe considerar como mínimo 3 - 5 ítems por cada factor. Siempre debe haber un factor con menos ítems, lo recomendable es eliminar ese factor. Si alguno de los ítems del factor a eliminar tiene una carga en el otro factor que no diera más de 0,10 centésimas de carga en el factor en el q se encuentra, puede ser considerado en el otro factor. Si la carga del ítem no aparece es probable que su valor no haya superado el 0,30 de carga q debe tener.