Excelente el esfuerzo y la dedicacion, muy clara la explicacion realizada, aunque viendo el contexto el ejemplo parece mas una forma de hacer un Analisis Factorial Exploratorio pero con el proposito de confirmar dimensiones determinadas con antelacion, el reto en este tipo de herramientas estadisticas es la interpretacion de los factores en el contexto estudiado.
Muchas gracias, no olvides ver la segunda parte, esta todavía mejor que este :D th-cam.com/video/Ie4dDukL8yM/w-d-xo.html mucho éxito también con tus proyectos!
Me alegra mucho que pudieras entenderlo :D si te gusto no olvides ver la "segunda parte" th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html y también la "tercera parte" th-cam.com/video/Ie4dDukL8yM/w-d-xo.html espero te sirvan mucho para tus proyectos. un abrazo!!
Estimado Joaquín, excelente video es muy claro y práctico. Quisiera por favor me ayude indicando cómo calculó la correlación de Pearson al final, en base a qué valores: de la carga factorial de cada factor o sumó las respuestas de los ítems por cada factor y de allí aplicó la correlación, o cómo hizo; muchas gracias, espero su pronta respuesta.
Hola, felicitaciones por este extraordinario video, muy instructivo. Quisiera preguntarle si tiene algún otro video o material que me pueda ayudar a entender la aplicación del último recuadro "Matriz de transformación de componentes". Entiendo que en el mismo se forman un sistema de ecuaciones, pero no estoy del todo seguro de como utilizarlo para estimaciones con los factores.... Gracias!!!
Estimado Joaquín soy MANOLO de Perú estoy haciendo mi tesis doctoral y tu video me llego oportunamente para tener mayor amplitud para proceder con el AFE. Me gustaria saber tu opinion respecto al metodo de Extraccion. Segun teoria me queda claro el uso de componentes principales (para buscar un solo componente, esto es genial), pero cuando se uso un estudio multifactorial encontre autores sugieren usar (EJES PRINCIPALES). Me gustaria saber tu opinion, y felicitarte por tu canal y el material tan enriquecedor que prepararas a esta comunidad.
Gracias por la explicación, muy buena, quería consultarle acerca de si es posible realizar el AFE sin antes haber excluido los ítems que presenten validez, ya que yo realice mi AFE sin haber excluido ningún ítem con fiabilidad baja, y me derivo 5 dimensiones de los cuales 2, según la matriz patrón deriva 3 ítems para la dimensión 3 y 2 ítems para la dimensión 5, mostrando niveles de fiabilidad muy bajos considerados como inaceptables.
Hola Joaquin. Muchas gracias por tu explicación. Me surge una duda con respecto al cumplimiento del supuesto de normalidad, y es que estado leyendo que la tendencia es incluir este análisis para saber si la correlación de pearson se pudiera aplicar a datos ordinales de no menos de cinco categorías. ¿Puede servir el análisis de Kolmogorov-Smirnov en ese caso, si los datos son ordinales? Me gustaría agregar que la muestra para mi análisis es de 366 casos. Muchas gracias por tu ayuda; y también a quienes lean esto y puedan ayudarme a resolverla. Saludos!!!
Estimado Dr. Padilla, Contará con literatura respecto al proceso previo al AFE en el que se lleva a cabo la eliminación de ítems (Consistencia Interna y Comunalidades)? MIL GRACIAS!
Hola Joaquín! Muchas gracias por tu vídeo, me ha sido de gran ayuda. Ya estoy en la etapa de presentación de los resultados según normas APA, sin embargo, me sale una duda, como calculas el el sesgo y los estadísticos del control interno, que no figuran en tu vídeo, nuevamente agradezco la amabilidad que tienes en explicarnos estos temas.
Muchas gracias por tus comentarios! Los estadísticos los puedes obtener siguiendo la ruta analizar-> estadística descriptiva -> descriptivos. Introduces las variables que son las sumatorias de los reactivos y le pones en estadísticos, mínimo y máximo para decir el rango real de tus datos, ( el potencial es el que aplicaste, del 1 al 7,5,6 etc) asimetría (sesgo) y listo. Para el alfa de cronbach tienes que sacar con otro video que te pego abajo.
@@estadisticaconjoaquin muchísimas gracias sos mega amable, creeme que realmente aprecio como nos ayudas. Creo que ya he terminado con el análisis factorial exploratorio, ahora quería solicitarte si es posible que hicieras un vídeo sobre análisis factorial confirmatorio usando spss, de antemano muchísimas gracias y te deseo muchos éxitos en proyectos.
@@ERFL1988 Gracias por tus comentarios! SPSS no hace análisis factorial confirmatorio, para hacer ese necesitas la expansión de SPSS que es AMOS, y de ese también tengo video :D th-cam.com/video/Ie4dDukL8yM/w-d-xo.html
@@ERFL1988 también te sugiero volver a hacer tu análisis factoral exploratorio con otro programa, acá el video th-cam.com/video/Ie4dDukL8yM/w-d-xo.html
Hola, tengo una pregunta urgente 🥺 en el minuto 54:09 muestras los resultados de Barlett. Sin embargo, veo que en tu aprox Chi cuadrado te sale 1250.600 y en tu word pones 1211.18, por que? O de donde tengo que sacar ese "1211.18"?
¡Hola! Excelente video y muy completo te felicito. Sin embargo, me gustaría saber de que libro sacaste la metodología para el tema de Análisis factorial exploratorio.
Quería consultarle. El alfa de crombach para reporte se halla después de haber definido los factores? o se reportan los que se obtuvieron antes de realizar el análisis factorial ?
Es de gran apoyo este video, actualmente estoy realizando un proyecto de grado sobre la medición de la calidad del servicio, pero tengo dudas al momento de eliminar los ítems ya que según teoría debo tener 5 dimensiones pero estos se vuelven en 4 y además están distribuidos en más de una dimensión, hay alguna posibilidad de que me pueda apoyar con explicación mediante whatsapp
Hay muchos factores por los cuales puede agruparse el factor en 4, entre ellas la vigencia de los datos originales y que la población a la que le aplicaste lo entiende como una sola dimensión. te recomiendo repetir el análisis utilizando otro programa que es mucho mejor que SPSS th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html si aun no ajusta con todo gusto puedo darte una asesoría.
Buenas noches Dr. Joaquin, apenas estoy empezando con lo referente a análisis factorial, y me surge un duda, siguiendo el procedimiento del video que sucede si se presentan estos dos casos: 1) el 70% de las correlaciones son mayores a .7 en ese caso se aplica un análisis varimax o ya se puede considerar con un Obliqua? 2)¿Qué se hace si al correr el primer análisis sólo aparece 1 factor en los componentes (desde el principio), aún así hay que correr el análisis varimax y/u oblicuo? Espero pueda orientarme en estos casos, muchas gracias, y excelentes presentaciones! :)
¡Hola Alma! Con correlaciónes tan altas se siguiere en efecto usar oblicua, y de hecho hay autores que prefieren está sobre la varimax aún en correlaciónes bajas. El que tengas un solo factor quiere decir que las personas entienden tu constructo como una sola dimensión esto es bueno si es en efecto teóricamente una sola dimensión, el problema será si por el contrario teóricamente tienen que ser dos o tres. Eso probablemente se deba a qué no están diferenciados los reactivos en cuestión de redacción es decir, una mala operacionalización, revisa tus reactivos, ¿se parecen mucho teóricamente? Si es así lo mejor será volver a redactar apegándose a la teoría.
Ahora bien si teóricamente es una sola dimensión pero tienes no se.. 15 reactivos, yo intentaría hacerla más pequeña quedándome con los que tienen mayor comunalidad y carga factorial y un mejor alfa, entre menos mejor siempre y cuando no pierdas la parte teórica, recuerda que las escalas suelen aplicarse en conjunto entonces entre menos mejor.
Por último te recomiendo ver este vídeo y repetir tu análisis th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html esta otra paquetería es una mejor alternativa a spss
Estadística con Joaquín Padilla , muchas gracias! Si solo se trata de una dimensión, entonces aplicaré oblicua, espero podamos seguir en contacto para contar con su orientación, excelente fin de semana!😃
@@itzesp6462 claro que sí Alma! Por aquí andamos cuando necesites algo, si tienes alguna otra duda me puedes mandar WhatsApp y lo contesto cuando tenga oportunidad 5540962222. Tú también ten un excelente fin de semana. :D
Hola. El vídeo me ayudó mucho. Actualmente estoy intentando validar una escala que ya está creada y, en principio, es unidimensional según validaciones en diferentes poblaciones. Deberían salirme todos los ítems de la escala dentro de una única dimensión, ¿verdad? Y, si ese es el caso, podría justificar que se trata de un instrumento unidimensional... ¿es así? Muchas gracias de antemano.
Dr. Joaquín gracias por compartir sus conocimientos por este medio, me surge la duda si el objetivo de mi estudio es de relacionar variables medidas mediante cuestionarios Likert estandarizados y los alfas grales de las pruebas son =>.750 ¿es requisito realizar el análisis factorial? De antemano gracias por su respuesta
Hola Jorge, gracias por tu comentario, depende. ¿Tú desarrollaste la escala? Si tú la desarrollaste tienes que asegurarte de que estas midiendo las dimensiones que dices medir, y te vas a asegurar de eso con hacer el análisis factorial y el análisis de fiabilidad. Si tú estás ocupando una escala que no es tuya, lo mejor es hacer un análisis factorial confirmatorio (el cual subiré lo antes posible) para corroborar los factores. Esto es recomendable para una investigación exhaustiva aunque algunos tutores /sinodales prefieren solo quedarse con el alfa porque se supone que la escala ya está validada. Pero tienes que contemplar que estés usando una población muy similar con la que se válido. Sino se parece a tú población (por época, edad, sexo,etc.) entonces es importante hacer el confirmatorio. Al final el análisis factorial es una evidencia de validez (de varias) que se ocupa para desarrollar un instrumento. Si tu investigación no está enfocada a desarrollar uno. Puedes quedarte con los factores propuestos y eliminando los que no miden de la mejor manera en tu población. :) Te dejo un link de confiabilidad donde tienes que análisis la correlación de cada item contra toda la escala y que pasa si los borras.
Estimado profesor , quisiera saber de donde se basa para que el pre test sean 5 personas por reactivo , tiene alguna bibliografía? Muchas gracias de antemano.
Hola! puedes encontrar la referencia en: Nunnally, J.C. & Bernstein, I.J. (2002). Teoría psicométrica . México, D.F.: Editorial McGrawHill. Adicional te recomiendo ver otro video que subí th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html donde encontraras más referencias sobre la muestra necesaria y un análisis más poderoso que este.
@@estadisticaconjoaquin Muchas gracias profesor , tendrá algún numero donde me pueda contactar , tengo algunas dudas que quizás me pueda ayudar vía skype o conference , me encuentro en un proyecto de tesis.
Hola Joaquin, muchas gracias por el tutorial. Excelente docente!. Una pregunta, cuando comentas que se necesitan cinco personas por reactivos, ¿podrías decirme en base a que autor haces referencia? Necesitaría saberlo para poder citarlo en mi proyecto. Gracias!
Me han recomendado que en el análisis lo realice por Máxima Verosimilitud en lugar de Componentes Principales, estoy construyendo un instrumento . Me gustaría saber tú opinión por que estoy un poco confundida al respecto.
No vas a notar mucho la diferencia entre máxima verosimilitud y componentes principales en SPSS, te recomiendo ver el video th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html aquí se abordan distintos métodos de extracción mínimos cuadrados, máxima verosimilitud etc. donde se suele usar máxima verosimilitud en el análisis factorial confirmatorio que es paso siguiente al exploratorio te dejo el video: th-cam.com/video/Ie4dDukL8yM/w-d-xo.html y por ultimo te dejo un texto donde puedes revisar muy puntualmente cuando usar máxima verosimilitud www.redalyc.org/pdf/4595/459545415005.pdf
Hola. Luego de determinar los componentes, entonces cómo se calcula el valor de cada componente para cada observación/unidad muestral? Se supone que cada variable representa una proporción del valor del componente?
Que buen viideeeo!!! Muchas gracias! Tengo una duda, como hago el alfa de cronbach para cada factor? Es en la ultima parte del video.... Por faaavorrr Helppppp!!
Hola muchas gracias, solo tienes que meter al análisis los reactivos que corresponden al factor, te recomiendo sacar Mcdonalds omega para fiabilidad. te dejo el video para como hacerlo th-cam.com/video/5TZBKGMhzqc/w-d-xo.html
Buenas noches. Excelente video, muchas gracias. Estoy tratando de realizar un analisis factorial para una escala de Likert, y al igual que usted ya tenía dimensiones pre-establecidas (en mi caso tres), por eso me pareció excelente poder hacer del mismo modo que en el video, haciendo el analisis factorial en cada dimensión y quitar los items menos relevantes para que solo quede en una columna y luego hacer una analisis factorial total. El problema en mi caso es que cuando quería primero hacer el analisis factorial en cada dimension y me voy a comunalidades todos los items menos uno me salían mayores a 0.40, y se me hace imposible reducir los 3 factors resultantes a uno solo. Trate también de eliminar los items que en los factores 2 y 3 resultan mayores para asi poder tratar de que los demás items se vayan al primer factor, pero no me resulta. Me salen con cargas muy altas, la mayoría entre 0.6, 0.7 y 0.8... será que tengo que hacer un analisis factorial oblicuo? sin embargo, cuando veo las correlaciones, ahi si no sale tan alto como para considerarlo de esa forma. Agradecería mucho me pudiera ayudar a solucionar esa duda.
Si de una escala con cinco factores, solo uso 2 para el análisis ¿En el análisis factorial debo incluir todos los factores o únicamente los que usare en mi trabajo?
Porfa, respondame, que numerp de delta uso, o coloco por defecto 0 me sale esto en la matrix de configuración: La rotación no ha podido converger en 25 iteraciones. (Convergencia = ,002).
Hola Joaquín! Buenísimos videos. Una consulta estoy aplicando el análisis factorial exploratorio, a un cuestionario de 18 reactivos que en teoría tienen 4 dimensiones pero al ejecutarlo sale todo en un solo componente, es decir una sola dimension. ¿A qué puede deberse esto?
Hola muchas gracias! pueden ser muchas cosas, entre ellas (y siempre que cuidaras que si respondieran bien los participantes) que el fenómeno es distinto para la población que estas aplicando, o que el constructo ya cambio con el tiempo entre otras, etc, pero tus datos no están mal, te recomiendo corroborar el modelo de ecuaciones. th-cam.com/video/Ie4dDukL8yM/w-d-xo.html y repite el exploratorio con otra paquetería th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html
Amigo, que pasa si mis datos no siguen una distribución normal? es que en análisis de instrumentos psicometricos casi nunca evaluan eso. Porfis, me ayudas? es para mi proyecto de tesis :).
Hay quien tiende a separar los reactivos y hacer instrumentos solo con reactivos sesgados o solo con reactivos normales, el criterio es que dentro de -.5 a .5 es un reactivo normal todo lo que se salga de este sesgo es un reactivo TÍPICO (todo mundo lo hace o todo mundo no lo hace, ojo no son atípicos, sin embargo, este criterio no tiene un fundamento teórico. La mayoría de los fenómenos en psicología no son normales. por ello un mejor criterio para la construcción de in instrumento seria contar con diferentes evidencias de validez. Te recomiendo ver la este mismo análisis con paqueteria Factor Analisis te ayudara mucho a aclarar algunas dudas con respecto al sesgo el video es el siguiente: th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html así mismo debes de buscar más evidencias de validez como el escalamiento multidimensional th-cam.com/video/C4uOcVrGs24/w-d-xo.html y el indispensable análisis factorial confirmatorio : th-cam.com/video/Ie4dDukL8yM/w-d-xo.html
Gracias Dr. por el video, por favor podria ayudarme con un video sobre Análisis de componentes principales categórico (CATPCA), o me podria sugerir un libro en español en donde me haga entender claramente, con sus algoritmos matematicos que utiliza. Las gracias anticipadamente
Hola Pither disculpa la tardanza, puedes usar el programa factor, el cual es gratuito, te sirve para análisis dicotómicos., aqui te dejo un manual y el link del prgrama psico.fcep.urv.es/utilitats/factor/Download.html psico.fcep.urv.es/utilitats/factor/documentation/Manual_de_Factor_Esp.pdf
Hola! Dejo un documento que complementa y amplía la técnica de análisis factorial usada en este video. Saludos! scielo.conicyt.cl/pdf/rmc/v143n7/art21.pdf
Muchas gracias Joaquín por compartir tu material.
Saludos desde Paraguay.
Éxitos!
Amigo, me estás haciendo el doctorado 😁, muchas gracias.
Muy bueno este video, explicación y ejemplificación del AF, precedido por manejo de conceptos correctos y claros.
Excelente el esfuerzo y la dedicacion, muy clara la explicacion realizada, aunque viendo el contexto el ejemplo parece mas una forma de hacer un Analisis Factorial Exploratorio pero con el proposito de confirmar dimensiones determinadas con antelacion, el reto en este tipo de herramientas estadisticas es la interpretacion de los factores en el contexto estudiado.
Profesor muchas gracias por compartir. Me ayudo mucho su video.
Gracias por compartir, tu trabajo me ha servido mucho para comprender el análisis factorial.
Gracias! aprendí mucho! que te vaya muy bien en todo lo que emprendas!
Muchas gracias, no olvides ver la segunda parte, esta todavía mejor que este :D th-cam.com/video/Ie4dDukL8yM/w-d-xo.html mucho éxito también con tus proyectos!
Hola Joaquín eres lo máximo. Mil gracias de verdad que recién pude entender me emocioné....
Me alegra mucho que pudieras entenderlo :D si te gusto no olvides ver la "segunda parte" th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html y también la "tercera parte" th-cam.com/video/Ie4dDukL8yM/w-d-xo.html espero te sirvan mucho para tus proyectos. un abrazo!!
Joaquin me salvaste la tesis un godeto
sos un nasi un pedazo de doctor
Muchas gracias por hacer este vídeo, la explicación fue súper clara y me ayudó muchísimo!
Muchas gracias Laura! Te dejo la "segunda parte" de este video. th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html
Su video me sirvió mucho! Muchas gracias!!
Lloré de felicidad cuando lo entendí!
Muy gracioso tu comentario. En realidad es bastante claro
@@freudiano243 Pues deben ser ustedes unos linces. Está muy mal explicado. Pero muy mal. Lo único bueno es que te dice cómo debemos actuar con SPSS.
Está muy mal explicado. Lo siento pero es así.
Estimado Joaquín, excelente video es muy claro y práctico. Quisiera por favor me ayude indicando cómo calculó la correlación de Pearson al final, en base a qué valores: de la carga factorial de cada factor o sumó las respuestas de los ítems por cada factor y de allí aplicó la correlación, o cómo hizo; muchas gracias, espero su pronta respuesta.
Si por favor, tengo la misma duda. Muchas gracias por tomarse el tiempo en exponer de manera tan magistral un tema complejo, éxitos!!!
Hola, felicitaciones por este extraordinario video, muy instructivo. Quisiera preguntarle si tiene algún otro video o material que me pueda ayudar a entender la aplicación del último recuadro "Matriz de transformación de componentes". Entiendo que en el mismo se forman un sistema de ecuaciones, pero no estoy del todo seguro de como utilizarlo para estimaciones con los factores.... Gracias!!!
Muy didáctico...felicitaciones
Espero te se de mucha ayuda, no olvides revisar la segunda parte de análisis factorial exploratorio th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html
Estimado Joaquín soy MANOLO de Perú estoy haciendo mi tesis doctoral y tu video me llego oportunamente para tener mayor amplitud para proceder con el AFE. Me gustaria saber tu opinion respecto al metodo de Extraccion. Segun teoria me queda claro el uso de componentes principales (para buscar un solo componente, esto es genial), pero cuando se uso un estudio multifactorial encontre autores sugieren usar (EJES PRINCIPALES). Me gustaria saber tu opinion, y felicitarte por tu canal y el material tan enriquecedor que prepararas a esta comunidad.
Buena explicaciòn, Gracias Joaquòin
Excelente Profesor Joaquín..!! , se extrañaba nuevos videos :D :D
Gracias por la explicación, muy buena, quería consultarle acerca de si es posible realizar el AFE sin antes haber excluido los ítems que presenten validez, ya que yo realice mi AFE sin haber excluido ningún ítem con fiabilidad baja, y me derivo 5 dimensiones de los cuales 2, según la matriz patrón deriva 3 ítems para la dimensión 3 y 2 ítems para la dimensión 5, mostrando niveles de fiabilidad muy bajos considerados como inaceptables.
Muy buena la explicación. Felicitaciones
Muchas gracias por tu comentario. :D no olvides revisar la "segunda parte" th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html
Hola Joaquin. Muchas gracias por tu explicación. Me surge una duda con respecto al cumplimiento del supuesto de normalidad, y es que estado leyendo que la tendencia es incluir este análisis para saber si la correlación de pearson se pudiera aplicar a datos ordinales de no menos de cinco categorías. ¿Puede servir el análisis de Kolmogorov-Smirnov en ese caso, si los datos son ordinales? Me gustaría agregar que la muestra para mi análisis es de 366 casos. Muchas gracias por tu ayuda; y también a quienes lean esto y puedan ayudarme a resolverla. Saludos!!!
Dr. Joaquín. Podría compartir la base de datos del ejemplo? ayudaría muchisimo para practicar el procedimiento...gracias
Muchas gracias, me sirvió demasiado!
Me alegra mucho leer eso :). Hay una "segunda parte" por si gustas verlo th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html mucho éxito con tu proyecto!
Estimado Dr. Padilla,
Contará con literatura respecto al proceso previo al AFE en el que se lleva a cabo la eliminación de ítems (Consistencia Interna y Comunalidades)?
MIL GRACIAS!
Un excelente libro es Kline, R. (2011). Principles and Practice of Structural Equation Modeling. New York: The Gilford Press.
Checa este otro video th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html en la descripción hay más referencias. no olvides suscribirte al canal :D
Hola Joaquín! Muchas gracias por tu vídeo, me ha sido de gran ayuda. Ya estoy en la etapa de presentación de los resultados según normas APA, sin embargo, me sale una duda, como calculas el el sesgo y los estadísticos del control interno, que no figuran en tu vídeo, nuevamente agradezco la amabilidad que tienes en explicarnos estos temas.
Muchas gracias por tus comentarios! Los estadísticos los puedes obtener siguiendo la ruta analizar-> estadística descriptiva -> descriptivos. Introduces las variables que son las sumatorias de los reactivos y le pones en estadísticos, mínimo y máximo para decir el rango real de tus datos, ( el potencial es el que aplicaste, del 1 al 7,5,6 etc) asimetría (sesgo) y listo. Para el alfa de cronbach tienes que sacar con otro video que te pego abajo.
Para el alfa este vídeo th-cam.com/video/HJj_UZTkmIQ/w-d-xo.html
@@estadisticaconjoaquin muchísimas gracias sos mega amable, creeme que realmente aprecio como nos ayudas. Creo que ya he terminado con el análisis factorial exploratorio, ahora quería solicitarte si es posible que hicieras un vídeo sobre análisis factorial confirmatorio usando spss, de antemano muchísimas gracias y te deseo muchos éxitos en proyectos.
@@ERFL1988 Gracias por tus comentarios! SPSS no hace análisis factorial confirmatorio, para hacer ese necesitas la expansión de SPSS que es AMOS, y de ese también tengo video :D th-cam.com/video/Ie4dDukL8yM/w-d-xo.html
@@ERFL1988 también te sugiero volver a hacer tu análisis factoral exploratorio con otro programa, acá el video th-cam.com/video/Ie4dDukL8yM/w-d-xo.html
Hola, tengo una pregunta urgente 🥺 en el minuto 54:09 muestras los resultados de Barlett. Sin embargo, veo que en tu aprox Chi cuadrado te sale 1250.600 y en tu word pones 1211.18, por que? O de donde tengo que sacar ese "1211.18"?
Hola, no son los mismos datos, el texto era solo un ejemplo para sustituir los datos. Saludos!
¡Hola! Excelente video y muy completo te felicito. Sin embargo, me gustaría saber de que libro sacaste la metodología para el tema de Análisis factorial exploratorio.
Muchas gracias por tu paciencia y dedicación. Saludos #yomequedoencasa
Quería consultarle. El alfa de crombach para reporte se halla después de haber definido los factores? o se reportan los que se obtuvieron antes de realizar el análisis factorial ?
Es de gran apoyo este video, actualmente estoy realizando un proyecto de grado sobre la medición de la calidad del servicio, pero tengo dudas al momento de eliminar los ítems ya que según teoría debo tener 5 dimensiones pero estos se vuelven en 4 y además están distribuidos en más de una dimensión, hay alguna posibilidad de que me pueda apoyar con explicación mediante whatsapp
Hay muchos factores por los cuales puede agruparse el factor en 4, entre ellas la vigencia de los datos originales y que la población a la que le aplicaste lo entiende como una sola dimensión. te recomiendo repetir el análisis utilizando otro programa que es mucho mejor que SPSS th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html si aun no ajusta con todo gusto puedo darte una asesoría.
Buenas noches Dr. Joaquin, apenas estoy empezando con lo referente a análisis factorial, y me surge un duda, siguiendo el procedimiento del video que sucede si se presentan estos dos casos: 1) el 70% de las correlaciones son mayores a .7 en ese caso se aplica un análisis varimax o ya se puede considerar con un Obliqua? 2)¿Qué se hace si al correr el primer análisis sólo aparece 1 factor en los componentes (desde el principio), aún así hay que correr el análisis varimax y/u oblicuo? Espero pueda orientarme en estos casos, muchas gracias, y excelentes presentaciones! :)
¡Hola Alma! Con correlaciónes tan altas se siguiere en efecto usar oblicua, y de hecho hay autores que prefieren está sobre la varimax aún en correlaciónes bajas. El que tengas un solo factor quiere decir que las personas entienden tu constructo como una sola dimensión esto es bueno si es en efecto teóricamente una sola dimensión, el problema será si por el contrario teóricamente tienen que ser dos o tres. Eso probablemente se deba a qué no están diferenciados los reactivos en cuestión de redacción es decir, una mala operacionalización, revisa tus reactivos, ¿se parecen mucho teóricamente? Si es así lo mejor será volver a redactar apegándose a la teoría.
Ahora bien si teóricamente es una sola dimensión pero tienes no se.. 15 reactivos, yo intentaría hacerla más pequeña quedándome con los que tienen mayor comunalidad y carga factorial y un mejor alfa, entre menos mejor siempre y cuando no pierdas la parte teórica, recuerda que las escalas suelen aplicarse en conjunto entonces entre menos mejor.
Por último te recomiendo ver este vídeo y repetir tu análisis th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html esta otra paquetería es una mejor alternativa a spss
Estadística con Joaquín Padilla , muchas gracias! Si solo se trata de una dimensión, entonces aplicaré oblicua, espero podamos seguir en contacto para contar con su orientación, excelente fin de semana!😃
@@itzesp6462 claro que sí Alma! Por aquí andamos cuando necesites algo, si tienes alguna otra duda me puedes mandar WhatsApp y lo contesto cuando tenga oportunidad 5540962222. Tú también ten un excelente fin de semana. :D
Hola. El vídeo me ayudó mucho. Actualmente estoy intentando validar una escala que ya está creada y, en principio, es unidimensional según validaciones en diferentes poblaciones. Deberían salirme todos los ítems de la escala dentro de una única dimensión, ¿verdad? Y, si ese es el caso, podría justificar que se trata de un instrumento unidimensional... ¿es así? Muchas gracias de antemano.
Dr. Joaquín gracias por compartir sus conocimientos por este medio, me surge la duda si el objetivo de mi estudio es de relacionar variables medidas mediante cuestionarios Likert estandarizados y los alfas grales de las pruebas son =>.750 ¿es requisito realizar el análisis factorial? De antemano gracias por su respuesta
Hola Jorge, gracias por tu comentario, depende. ¿Tú desarrollaste la escala? Si tú la desarrollaste tienes que asegurarte de que estas midiendo las dimensiones que dices medir, y te vas a asegurar de eso con hacer el análisis factorial y el análisis de fiabilidad. Si tú estás ocupando una escala que no es tuya, lo mejor es hacer un análisis factorial confirmatorio (el cual subiré lo antes posible) para corroborar los factores. Esto es recomendable para una investigación exhaustiva aunque algunos tutores /sinodales prefieren solo quedarse con el alfa porque se supone que la escala ya está validada. Pero tienes que contemplar que estés usando una población muy similar con la que se válido. Sino se parece a tú población (por época, edad, sexo,etc.) entonces es importante hacer el confirmatorio. Al final el análisis factorial es una evidencia de validez (de varias) que se ocupa para desarrollar un instrumento. Si tu investigación no está enfocada a desarrollar uno. Puedes quedarte con los factores propuestos y eliminando los que no miden de la mejor manera en tu población. :) Te dejo un link de confiabilidad donde tienes que análisis la correlación de cada item contra toda la escala y que pasa si los borras.
Vídeo para La confiabilidad Minuto 43:40 th-cam.com/video/8SenB3toNbg/w-d-xo.html
@@estadisticaconjoaquin muchas gracias Dr. leeré sobre el análisis confirmatorio y estaré atento a su video, en verdad gracias por su tiempo
Una pregunta, si yo tengo 3 dimensiones, y los items del 1 al 10 son de la 1era dimension, entonces debo fijarme en el componente 1 y no en los demas?
Estimado profesor , quisiera saber de donde se basa para que el pre test sean 5 personas por reactivo , tiene alguna bibliografía? Muchas gracias de antemano.
Hola! puedes encontrar la referencia en: Nunnally, J.C. & Bernstein, I.J. (2002). Teoría psicométrica . México, D.F.: Editorial
McGrawHill.
Adicional te recomiendo ver otro video que subí th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html donde encontraras más referencias sobre la muestra necesaria y un análisis más poderoso que este.
@@estadisticaconjoaquin Muchas gracias profesor , tendrá algún numero donde me pueda contactar , tengo algunas dudas que quizás me pueda ayudar vía skype o conference , me encuentro en un proyecto de tesis.
hola joaquin! y rotacion promax kappa 3, que hace con los datos?
Hola Joaquin, muchas gracias por el tutorial. Excelente docente!.
Una pregunta, cuando comentas que se necesitan cinco personas por reactivos, ¿podrías decirme en base a que autor haces referencia? Necesitaría saberlo para poder citarlo en mi proyecto. Gracias!
hola, dame un correo te envío el referente
Podrías compartir la referencia que justifica la utilización de ortogonal u oblicua a partir de las corralaciones.
Hola quisiera saber como hiciste la ponderación de factores para el analisis factorial porfa
Hola Profe! excelente video! Mil gracias!! perdón mi desconocimiento pero cómo hacer la última tabla que aparece como Ponderaciones de factores?
Me han recomendado que en el análisis lo realice por Máxima Verosimilitud en lugar de Componentes Principales, estoy construyendo un instrumento . Me gustaría saber tú opinión por que estoy un poco confundida al respecto.
No vas a notar mucho la diferencia entre máxima verosimilitud y componentes principales en SPSS, te recomiendo ver el video th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html aquí se abordan distintos métodos de extracción mínimos cuadrados, máxima verosimilitud etc. donde se suele usar máxima verosimilitud en el análisis factorial confirmatorio que es paso siguiente al exploratorio te dejo el video: th-cam.com/video/Ie4dDukL8yM/w-d-xo.html y por ultimo te dejo un texto donde puedes revisar muy puntualmente cuando usar máxima verosimilitud www.redalyc.org/pdf/4595/459545415005.pdf
Hola. Luego de determinar los componentes, entonces cómo se calcula el valor de cada componente para cada observación/unidad muestral? Se supone que cada variable representa una proporción del valor del componente?
Que buen viideeeo!!! Muchas gracias! Tengo una duda, como hago el alfa de cronbach para cada factor? Es en la ultima parte del video.... Por faaavorrr Helppppp!!
Hola muchas gracias, solo tienes que meter al análisis los reactivos que corresponden al factor, te recomiendo sacar Mcdonalds omega para fiabilidad. te dejo el video para como hacerlo th-cam.com/video/5TZBKGMhzqc/w-d-xo.html
@@estadisticaconjoaquinMuchas Gracias 👌🏼
Buenas noches. Excelente video, muchas gracias. Estoy tratando de realizar un analisis factorial para una escala de Likert, y al igual que usted ya tenía dimensiones pre-establecidas (en mi caso tres), por eso me pareció excelente poder hacer del mismo modo que en el video, haciendo el analisis factorial en cada dimensión y quitar los items menos relevantes para que solo quede en una columna y luego hacer una analisis factorial total. El problema en mi caso es que cuando quería primero hacer el analisis factorial en cada dimension y me voy a comunalidades todos los items menos uno me salían mayores a 0.40, y se me hace imposible reducir los 3 factors resultantes a uno solo. Trate también de eliminar los items que en los factores 2 y 3 resultan mayores para asi poder tratar de que los demás items se vayan al primer factor, pero no me resulta. Me salen con cargas muy altas, la mayoría entre 0.6, 0.7 y 0.8... será que tengo que hacer un analisis factorial oblicuo? sin embargo, cuando veo las correlaciones, ahi si no sale tan alto como para considerarlo de esa forma. Agradecería mucho me pudiera ayudar a solucionar esa duda.
Si de una escala con cinco factores, solo uso 2 para el análisis ¿En el análisis factorial debo incluir todos los factores o únicamente los que usare en mi trabajo?
Porfa, respondame, que numerp de delta uso, o coloco por defecto 0 me sale esto en la matrix de configuración: La rotación no ha podido converger en 25 iteraciones. (Convergencia = ,002).
en el minuto 18:42 esta tu respuesta, necesitas poner un cero más.
Hola Joaquín! Buenísimos videos. Una consulta estoy aplicando el análisis factorial exploratorio, a un cuestionario de 18 reactivos que en teoría tienen 4 dimensiones pero al ejecutarlo sale todo en un solo componente, es decir una sola dimension. ¿A qué puede deberse esto?
Hola muchas gracias! pueden ser muchas cosas, entre ellas (y siempre que cuidaras que si respondieran bien los participantes) que el fenómeno es distinto para la población que estas aplicando, o que el constructo ya cambio con el tiempo entre otras, etc, pero tus datos no están mal, te recomiendo corroborar el modelo de ecuaciones. th-cam.com/video/Ie4dDukL8yM/w-d-xo.html y repite el exploratorio con otra paquetería th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html
Amigo, que pasa si mis datos no siguen una distribución normal? es que en análisis de instrumentos psicometricos casi nunca evaluan eso. Porfis, me ayudas? es para mi proyecto de tesis :).
Hay quien tiende a separar los reactivos y hacer instrumentos solo con reactivos sesgados o solo con reactivos normales, el criterio es que dentro de -.5 a .5 es un reactivo normal todo lo que se salga de este sesgo es un reactivo TÍPICO (todo mundo lo hace o todo mundo no lo hace, ojo no son atípicos, sin embargo, este criterio no tiene un fundamento teórico. La mayoría de los fenómenos en psicología no son normales. por ello un mejor criterio para la construcción de in instrumento seria contar con diferentes evidencias de validez. Te recomiendo ver la este mismo análisis con paqueteria Factor Analisis te ayudara mucho a aclarar algunas dudas con respecto al sesgo el video es el siguiente: th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html así mismo debes de buscar más evidencias de validez como el escalamiento multidimensional th-cam.com/video/C4uOcVrGs24/w-d-xo.html y el indispensable análisis factorial confirmatorio :
th-cam.com/video/Ie4dDukL8yM/w-d-xo.html
Gracias Dr. por el video, por favor podria ayudarme con un video sobre Análisis de componentes principales categórico (CATPCA), o me podria sugerir un libro en español en donde me haga entender claramente, con sus algoritmos matematicos que utiliza. Las gracias anticipadamente
Hola Pither disculpa la tardanza, puedes usar el programa factor, el cual es gratuito, te sirve para análisis dicotómicos., aqui te dejo un manual y el link del prgrama
psico.fcep.urv.es/utilitats/factor/Download.html
psico.fcep.urv.es/utilitats/factor/documentation/Manual_de_Factor_Esp.pdf
th-cam.com/video/IyAs6PYXQOY/w-d-xo.html
¿Qué pasa si en la matriz de componentes rotados unos me salen en negativo?
Gracias
como se si tengo que eliminar um item de la escala?
Cordial saludo Joaquín, el formato APA para reportar tus datos no abre. ¿Podrías subirlo de nuevo? Gracias.
que hago si no me sale la matriz rotada?? D:
Quiere decir que solo tienes una dimensión puedes leer la de arriba que es la que sale.
Hola! Dejo un documento que complementa y amplía la técnica de análisis factorial usada en este video. Saludos!
scielo.conicyt.cl/pdf/rmc/v143n7/art21.pdf
Fantástico muchas gracias!
Excelente video, les recomiendo este otro sobre SPSS para la tesis, me ayudo bastante: th-cam.com/video/Lko5_UYZ-QQ/w-d-xo.html
E X C E L E N T E