Como hacer analisis factorial en spss

Ejemplo de análisis factorial

La tabla de arriba se muestra porque hemos utilizado la opción univariante en el subcomando /print.    Tenga en cuenta que la única forma de ver cuántos casos se utilizaron realmente en el análisis factorial es incluir la opción univariante en el subcomando /print.    El número de casos utilizados en el análisis será menor que el número total de casos en el archivo de datos si hay valores perdidos en cualquiera de las variables utilizadas en el análisis factorial, porque, por defecto, SPSS hace una eliminación de casos incompletos.    Si el análisis factorial se realiza sobre las correlaciones (en lugar de las covarianzas), no es muy preocupante que las variables tengan medias muy diferentes y/o

es que el determinante no sea 0.    Si el determinante es 0, habrá problemas computacionales con el análisis factorial, y SPSS puede emitir un mensaje de advertencia o ser incapaz de completar el análisis factorial.

b.    Prueba de esfericidad de Bartlett – Esto prueba la hipótesis nula de que la matriz de correlación es una matriz de identidad.    Una matriz de identidad es una matriz en la que todos los elementos diagonales son 1 y todos los elementos fuera de la diagonal son 0. Usted quiere rechazar esta hipótesis nula.

Análisis factorial exploratorio

Este seminario es la primera parte de un seminario de dos partes que introduce conceptos centrales en el análisis factorial. La primera parte se centra en el análisis factorial exploratorio (AFE). Aunque la aplicación se realiza en SPSS, las ideas se trasladan a cualquier programa informático. La segunda parte presenta el análisis factorial confirmatorio (AFC). Consulte Introducción práctica al análisis factorial: Análisis factorial confirmatorio.

Suponga que está realizando una encuesta y quiere saber si los ítems de la encuesta tienen patrones de respuesta similares, si estos ítems “se unen” para crear un constructo. El supuesto básico del análisis factorial es que para una colección de variables observadas hay un conjunto de variables subyacentes llamadas factores (más pequeños que las variables observadas), que pueden explicar las interrelaciones entre esas variables. Supongamos que se realiza una encuesta y se recogen respuestas sobre la ansiedad de la gente por utilizar el SPSS. ¿Todos estos ítems miden realmente lo que llamamos “Ansiedad por el SPSS”?

Sigamos con nuestro ejemplo hipotético de la encuesta que Andy Field denomina Cuestionario de Ansiedad por el SPSS. Para simplificar, utilizaremos el llamado “SAQ-8” que consiste en los primeros ocho ítems del SAQ. Haga clic en los hipervínculos anteriores para descargar la versión SPSS de ambos archivos. El SAQ-8 consta de las siguientes preguntas:

Gráfico Scree spss

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Tutorial de análisis de conglomerados spss

El análisis de componentes principales (ACP) es una técnica de reducción de variables que comparte muchas similitudes con el análisis factorial exploratorio. Su objetivo es reducir un conjunto mayor de variables a un conjunto más pequeño de variables “artificiales”, denominadas “componentes principales”, que explican la mayor parte de la varianza de las variables originales.

En esta guía de “inicio rápido”, le mostramos cómo llevar a cabo el ACP utilizando SPSS Statistics, así como los pasos que deberá seguir para interpretar los resultados de esta prueba. Sin embargo, antes de que le presentemos este procedimiento, debe comprender los diferentes supuestos que deben cumplir sus datos para que el ACP le proporcione un resultado válido. A continuación se analizan estos supuestos.

Cuando decida analizar sus datos mediante PCA, parte del proceso consiste en comprobar que los datos que desea analizar pueden realmente ser analizados mediante PCA. Es necesario hacer esto porque sólo es apropiado utilizar el ACP si sus datos “pasan” por cuatro supuestos que son necesarios para que el ACP le dé un resultado válido. En la práctica, la comprobación de estos supuestos requiere el uso de SPSS Statistics para llevar a cabo algunas pruebas más, así como pensar un poco más en sus datos, pero no es una tarea difícil.