SALUDOS ESTIMADO PROF. ALFONSO, MUY BIEN EXPLICADO Y APLICADO... SEGURO ESTO ME SERVIRÁ PARA CUMPLIR EL CURSO Y TAMBIÉN EN MIS CLASES EN LA U.... ADELANTE.. BENDICIONES
Hola Ana María, gracias por tu comentario. En términos generales las técnicas ACP y AFE suelen tener procedimientos estadísticos muy semejantes, y en muchas paqueterías como SPSS o STATA los encontramos en los mismos menús, esto es por que ambas son técnicas estadísticas de interdependencia y de reducción de dimensiones, sin embargo, el ACP busca la simplificación de la información por medio de componentes indicadores de las variables interdependientes, mientras tanto, el AFE tiene por objetivo la extracción de factores o variables latentes que se encuentran latentes en la matriz de correlación de las variables, esta diferencia se puede observar en términos operativos en la tabla de comunalidades de ambos procedimientos, mientras que para el ACP la comunalidad inicial siempre es igual a 1, para el AFE se presentan cambios que tienen que ver con el proceso de calculo de la comunalidad a partir de la matriz factorial. En este caso, el error que se asume suele ser más elevado, debido a que el punto de partida no es 1, como en el caso del ACP, lo cual nos lleva al planteamiento del supuesto 1 de la teoría clásica de los test, X = V + E, donde E (error) es de vital importancia para un modelo de medida desde el enfoque psicométrico. Así, el Análisis Factorial Exploratorio es el Método de Factorización de Ejes Principales del SPSS. Espero mi respuesta pueda apoyarte con la duda. También te dejo mi video de "Introducción a la psicometría" quizás aquí encuentres las bases que justifican la distinción entre ambas técnicas de reducción. Saludos ruclips.net/video/JrrB1ocpZ1w/видео.html
SALUDOS ESTIMADO PROF. ALFONSO, MUY BIEN EXPLICADO Y APLICADO... SEGURO ESTO ME SERVIRÁ PARA CUMPLIR EL CURSO Y TAMBIÉN EN MIS CLASES EN LA U.... ADELANTE.. BENDICIONES
Gracias por el video, tengo una duda por qué razón has usado el método de ejes principales en vez de componente principales?
Hola Ana María, gracias por tu comentario. En términos generales las técnicas ACP y AFE suelen tener procedimientos estadísticos muy semejantes, y en muchas paqueterías como SPSS o STATA los encontramos en los mismos menús, esto es por que ambas son técnicas estadísticas de interdependencia y de reducción de dimensiones, sin embargo, el ACP busca la simplificación de la información por medio de componentes indicadores de las variables interdependientes, mientras tanto, el AFE tiene por objetivo la extracción de factores o variables latentes que se encuentran latentes en la matriz de correlación de las variables, esta diferencia se puede observar en términos operativos en la tabla de comunalidades de ambos procedimientos, mientras que para el ACP la comunalidad inicial siempre es igual a 1, para el AFE se presentan cambios que tienen que ver con el proceso de calculo de la comunalidad a partir de la matriz factorial. En este caso, el error que se asume suele ser más elevado, debido a que el punto de partida no es 1, como en el caso del ACP, lo cual nos lleva al planteamiento del supuesto 1 de la teoría clásica de los test, X = V + E, donde E (error) es de vital importancia para un modelo de medida desde el enfoque psicométrico. Así, el Análisis Factorial Exploratorio es el Método de Factorización de Ejes Principales del SPSS. Espero mi respuesta pueda apoyarte con la duda. También te dejo mi video de "Introducción a la psicometría" quizás aquí encuentres las bases que justifican la distinción entre ambas técnicas de reducción. Saludos
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