7. EXPLORATORY FACTORIAL ANALYSIS IN SPSS 🤓 EASY AND QUICK | EASY PSYCHOMETRY

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[@Mrmaldito86]

Muy bueno el vídeo, sería genial que también realices tutoriales de análisis factorial en R.

[@rodrigoruizandia97]

Un favor podrias pasarnos tu base de datos en SPSS para simular el caso, si es que se podria seria increible, saludos

[@mariadaniela6322]

estos videos me han salvado un monton de veces

[@PsicoFacil]

Siempre a la orden

[@cmejia23]

Gracias, video muy recomendado.

[@PsicoFacil]

Siempre a la orden

[@dianaseroficial17]

Excelente Video. muy claro. Gracias

[@PsicoFacil]

Siempre a la orden

[@fabianaoviedomandujano4765]

Eres lo máximo ❤️

[@PsicoFacil]

Gracias por tu comentario y por vernos Fabiana, lo máximo sin embargo son ustedes porque apoyan y ven este proyecto académico. Saludos

[@juanpa9414]

Excelente trabajo, muchas gracias.

[@PsicoFacil]

Con gusto

[@vrendavaldes8079]

Muchas gracias, me sirvió mucho.

[@PsicoFacil]

Siempre a la orden Vrenda

[@freddyfrancomorales2853]

Se debe revisar cuando se usan las rotaciones oblicuas (items correlacionados) y cuando las rotaciones ortogonales (items no correlacionados).

[@PsicoFacil]

Así es. Saludos y gracias por vernos

[@freddyfrancomorales2853]

Me gustò mucho tu video, solo falta corregir el error mencionado y quedarìa de perfecto para ser recomendado. Éxitos !

[@MarckMamaniFloresxD]

Gracias amigo..!!!!

[@PsicoFacil]

Gracias a ti por vernos Marck. Saludos

[@yuranisvargasatencio1356]

Excelente explicación

[@PsicoFacil]

Siempre a la orden

[@calebterrelorellana2478]

exceleeeeente dinamicaaaa, gracias!!!

[@PsicoFacil]

A la orden

[@lauriii69]

buenísimo!

[@PsicoFacil]

Gracias por tu comentario y por vernos. Saludos

[@arnaullufriu6371]

Hola amigos de psico fácil, referente a la rotación factorial, creo que el concepto de rotación ortogonal y rotación oblicua lo explicásteis de manera invertida. La rotación ortogonal es la que debemos utilizar cuando no existe correlación entre los factores y la rotación oblícua cuando sí tenemos bases teóricas que confirmen que existe correlación entre los factores. Gracias

[@PsicoFacil]

Gracias por tu comentario y por vernos. Saludos

[@gabrielpenaloza3293]

Iba a comentar lo mismo. Espero que realicen las modificaciones respectivas porque puede causar confusión

[@MarckMamaniFloresxD]

Mas adelante tambien puedes hacer videos de la Estadistica Inferencial, conglomerados, Regresiones logisticas, Diseño de experimentos en RSTUDIO?? :)

[@PsicoFacil]

Hola Marck, muchas gracias por la recomendación, sí vamos a complementar el curso de estadística con análisis de regresión logística y empezaremos con análisis de efectos indirectos como mediación, moderación y mediación moderda a partir del uso de intervalos de confianza y bootstraping. Consideraremos lo del diseño en R studio. Muchas gracias por la sugerencia. Saludos.

[@victordavidlizanawatanabe5834]

Hola, una consulta, respecto a los valores de cada item, antes de someterlo al análisis factorial. No me quedó claro si debemos convertir los valores a los del instrumento (me refiero al de los baremos), o el análisis de realiza sobre cada item, con el valor respectivo de cada opción (ejm. 1:en total desacuerdo, 2: en desacuerdo ... 4: muy de acuerdo)

[@PsicoFacil]

Se hace sobre cada ítem. Saludos y gracias por vernos

[@anitacaraballoroman]

Video excelente!! Una cuestión, cuando hago aplico la rotación Varimax, en la matriz de transformación de componente los valores de la diagonal me salen muy dispares, de modo que apliqué como rotación oblicua Promax, ahora en la diagonal de la matriz de correlaciones de componente me salen todos valores 1, pero ¿cómo se llama la matriz que me dará ahora los factores? Me salen matrices diferentes si aplico una rotación u otra. Entiendo que debería ser la matriz patrón, pero me genera duda entre: matriz de componente, matriz de patron y matriz de estructura. Muchas gracias!!!!

[@PsicoFacil]

La más sencilla de interpretar es la matriz de patrón. Esa es la que debes reportar en tu informe. Saludos y gracias por vernos.

[@carmentorres6979]

Muchas gracias por la ayuda, genial!! ¿Podrían realizar algún vídeo sobre ecuaciones estructurales?

[@PsicoFacil]

Claro Carmen, está en nuestra lista de próximos vídeos. Saludos y gracias por vernos.

[@eugenianazarethcaballerodu8784]

Solo puedo decir ¡gracias! Clarísimo.

[@PsicoFacil]

Siempre a la orden

[@freddyzuta1079]

excelente video, la interpretación de los resultados fue excepcional.
me pueden paras la dataset para poder practicar por favor :)

[@PsicoFacil]

Al ser bases de datos de estudios reales, no se pueden compartir. Sin embargo en línea encuentras bases de datos gratuitas

[@Karenmar0324]

Justo para la clase de hoy

[@PsicoFacil]

Estamos para servirles. Gracias por tu comentario y por vernos Margarita.

[@ncls.rodriguez]

Muchas gracias;) me sirvió más que mí universidad :(

[@PsicoFacil]

Que bueno que te haya servido. A la orden!

[@ncls.rodriguez]

@@PsicoFacil mañana tengo prueba, dame tu bendición uwu

[@PsicoFacil]

Quedas bendito para tu examen jajaja. Muchos éxitos Nicolás

[@agustinharoleon494]

Buenas, muchas gracias por todos los vídeos, son una maravilla. Una duda, ¿puedo hacer análisis factorial con variables categóricas?

[@PsicoFacil]

Hola, para variables cualitativas los análisis multivarianyes sugeridos son los análisis de correspondencias, el escalamiento óptimo y si tu variable es ordinal usas el escalamiento multidimensional. Saludos y gracias por vernos

[@odamoon]

por favor uno de análisis de componentes principales con spss.

[@PsicoFacil]

Tendremos en cuenta tu recomendación. Saludos

[@citlallichavez2014]

PORFA PUBLIQUEN FACTORIAL CONFIRMATORIO Y COMPARTO MUCHO

[@PsicoFacil]

El confirmatorio ya está listo para publicar el próximo martes a la misma hora. Saludos y gracias por vernos.

[@citlallichavez2014]

@@PsicoFacil el mejor canal

[@luispuertas7417]

Genial, sigue adelante, si puedes hacer validez de criterio seria genial

[@PsicoFacil]

En las dos próximas semanas sacaremos dos vídeos más sobre validez. Gracias por vernos. Saludos Luis.

[@miriansantamaria7410]

Hola. ¿Existen criterios previos que la muestra debería cumplir? Por ejemplo que los datos se ajusten a la normalidad?

[@PsicoFacil]

Se habla de por lo menos tener una relación 5:1. 5 participantes por cada ítem. También hay criterios de normalidad y corrección. Saludos y gracias por vernos

[@alanmanuelrubinrobles9267]

Excelente video, ¿Dónde podría obtener información respecto al modo correcto de de resumir los resultados de los ítems, si son dicotómicos, escala de Likert; sacar sus puntuaciones y transformarlas en números Z ?, Muchas gracias.

[@PsicoFacil]

En Internet

[@reynaguadalupemartineztapi4994]

Hola, en la tabla de varianza total explicada, en la columna de "sumas de rotación de cargas al cuadrado" (que es la última del cuadro) no me sale el % de varianza ni el % acumulado y hay una nota en la parte de abajo del cuadro que dice: "cuando los componentes están correlacionados, las sumas de las cargas al cuadrado no se pueden añadir para obtener una varianza total". ¿Sabes que significa eso y si está relacionado con que no me aparezca el %de varianza ni el % acumulado en la última columna? y sino, ¿Sabes porque no me aparecen estos pocentajes %? Te agradeceria muco si pudieses responder. Gracias!

[@PsicoFacil]

Puede ser porque los items tienen tanta asociación que no discrimina la carga, o bien, suele pasar con items que no tienen variabilidad. Es decir, que todos los participantes respondieron lo mismo.

[@maritzachagua]

felicitaciones excelente explicación ¿Cuál es el valor idóneo de la varianza acumulada?

[@PsicoFacil]

Mínimo el 50%

[@luismbaldovino9618]

Tengo una duda, en qué campo de la ingeniería de sistemas se aplica el análisis factorial, me pueden explicar?

[@PsicoFacil]

Los científicos de datos los usan

[@victor891107]

pero no se que representan lso numeros que estan al lado del factor, los resultados como tal.

[@PsicoFacil]

Probabilidades de error y también el valor de la regresión

[@SchrodingerXD]

La matriz de transformación de componente, puede mostrar la correlación entre componentes?

[@PsicoFacil]

Sí

[@marcelojacks210]

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?

[@PsicoFacil]

Eso te lo da el análisis de rotación que hayas seleccionado. Si quieres ver relación entre factores, mejor hacer un análisis factorial confirmatorio que puedes aprender en este vídeo th-cam.com/video/KpAf-rplbFQ/w-d-xo.html saludos y gracias por vernos

[@anghela0629]

Hola, me encantan tus videos!!
Tengo una consulta. Estoy construyendo una escala de autolesiones en adolescentes y al hacer el análisis factorial exploratorio me arroja 3 factores pero en uno me cargan más ítems que los otros dos. Esto podría significar algo? Porque los jueces lo observaron. Y no se si es normal o estaría algo mal.

[@PsicoFacil]

Hola estimada, es normal que pase... Ahí sólo te está diciendo que hay más items del test que se enfocan en evaluar cierta dimensión de autolesiones. Saludos y gracias por vernos

[@miuleraguilargrandez9875]

Se requiere un mínimo de muestra relacionado con el número de variables?

[@PsicoFacil]

Sí, la literatura refiere la razón de 5:1 para poder llevar el análisis adecuadamente. Es decir, por cada ítem debería tenerse mínimo 5 personas. Saludos y gracias por vernos.

[@emanuelangellolobaldeon8442]

Hola, en lugar de obtener la tabla que muestra los valores de KMO y Barlet obtuve una tabla que decía: esta matriz no es cierta positiva. ¿Cuál sería la solución?

[@julianrodriguezlopez5272]

x2

[@PsicoFacil]

Seguiste todos los pasos?

[@emanuelangellolobaldeon8442]

@@PsicoFacil Lo solucioné hace 2 años, gracias igual.

[@rubenarvizusaavedra950]

@@emanuelangellolobaldeon8442 Holaa, disculpa. Me está pasando lo mismo ¿cómo lograste solucionarlo?

[@emanuelangellolobaldeon8442]

@@rubenarvizusaavedra950 vuelve a aplicar instrumentos.

[@maynorjack]

¿El analisis se realiza para las dos variables o solo para la variable independiente?,
si la respuesta es para las 2 variables , ¿se miden de forma conjunta o separado?

[@PsicoFacil]

No entiendo tu pregunta

[@noliflerebynoli1132]

Espero que pueda responderme, por favor. Necesito hacer mi validez de mi escala, es necesario aplicar ambos análisis factoriales? O solo con el exploratorio bastaría?

[@PsicoFacil]

Lo ideal es que se apliquen ambos.

[@chelseac5338]

Hola! Disculpa tengo una duda, al analizar mis datos en spss para el factorial no me muestra los valores KMO y la esferecidad de Barlett, me dice "this matrix is not positive definite", por lo que entiendo eso se debe a que no hay correlación entre variables por lo que no se pueden agrupar en factores, es correcto? Mis datos provienen de una escala Likert 1-5, con 100 ítems y 100 observaciones, al hacer el alfa de Cronbach me da .94 será posible que pueda corregir el error del kmo para sacar los factores?

[@PsicoFacil]

Hola Chelsea... No sé si hayas revisado antes la correlación entre los items, ya que cuando presentan correlaciones muy altas, te puede estar diciendo que podrías agrupar los items. Si no, ya es lo que señalas.
Para corregirlo, tal vez puedas ver en los análisis previos de confiabilidad, ver si puedes eliminar algún item. Saludos y gracias por vernos

[@louilopezgambini9811]

Una pregunta, el AFE podría hacerse en la adaptacion de un instrumento?

[@PsicoFacil]

Así es Loui, es una de sus principales funciones. Saludos y gracias por vernos

[@vzambrano_]

hola gracias por el video quería consultar que pasa si dentro de un factor hay menos de 3 reactivos, se puede considerar?

[@PsicoFacil]

Estadísticamente hablando sí se puede. Pero si estás validando un test, pues si las demás variables latentes tienen número similar de items estaría bien, mientras que si tienes otras variables latentes con un mayor número de items, lo preferible es que no. Saludos y gracias por vernos

[@vzambrano_]

@@PsicoFacil entiendo, muchas gracias por la pronta respuesta espero este muy bien.

[@borisjesusarcesaavedra5904]

Estimado una consulta. El análisis factorial me resulta diferente a lo que dice la teoría. Es decir, los ítems no cargan en el factor correspondiente. Pero el alfa de cronbach es alto .93. qué me recomiendas?

[@PsicoFacil]

Hola, suena bastante interesante lo que sucedió en tus resultados. Lo que puedes hacer es probar ambos modelos (tanto el que existe en la teoría como el nuevo que obtuviste) y comparar mediante análisis factorial confirmatorio que te explico en este vídeo th-cam.com/video/KpAf-rplbFQ/w-d-xo.html ya con los valores RMSEA, CFI y chi cuadrada que te arroja el confirmatorio vas a saber qué modelo se ajusta mejor a tu población de estudio. Emplear tanto el análisis factorial exploratorio como confirmatorio vas a tener unos resultados muy robustos y fácilmente publicables. Para hacer el análisis factorial confirmatorio debes instalar una extensión del SPSS que se llama AMOS y obvio que en el canal la tenemos. Puedes descargalo en este link th-cam.com/video/-hPDlK516Yc/w-d-xo.html espero te haya servido de ayuda. Saludos y gracias por vernos

[@joserolandogamarramoncayo6162]

Excelente contenido, muchísimas gracias por el conocimiento que nos comparten!
Tengo una duda, qué métodos se utilizan para validar un instrumento con escala de respuestas dicotómicas? Sé que para confiabilidad es recomendable Kuder-Richardson; sin embargo, aún no tengo muy claro qué métodos utilizar para hallar la validez del instrumento cuyas respuestas tienen formato de SI y NO. Espero puedan ayudarme :D

[@PsicoFacil]

Hola José. Te recomiendo este curso completo donde aprenderás paso a paso todos los análisis necesarios para validar tu instrumento. th-cam.com/video/XWFPJkuCkdI/w-d-xo.html saludos y gracias por vernos

[@josegamarra2155]

@@PsicoFacil Muchísimas gracias, lo máximo!! :)

[@ianesilvera9483]

Muy interesante. Tengo una consulta: podría utilizar el AF cuando mi estudio tiene 2 variables y cada variable tiene 4 dimensiones. En un solo análisis puedo validarlo ?

[@PsicoFacil]

Sí puedes, pero si quieres validar algo ya existente te recomiendo un análisis factorial confirmatorio. Aquí en este vídeo puedes aprenderlo a hacer. Saludos y gracias por vernos
th-cam.com/video/KpAf-rplbFQ/w-d-xo.html

[@edwinramos5805]

buenazo el video, habria la posibilidad de q nos pases una matriz de datos para poder practicar,, saludos

[@PsicoFacil]

Hola Edwin, muchas gracias por tu comentario. Lastimosamente como las bases de datos contienen información de casos reales, no las podemos compartir por el principio de confidencialidad. Sin embargo, la idea es que trabajen a partir de sus bases de datos. Saludos y gracias por vernos.

[@leopoldoleopoldo1]

¿Cuál es la forma correcta de introducir los ítems dicotómicos?

[@PsicoFacil]

¿A qué te refieres con forma correcta?

[@juanfranciscomugnolo7674]

que significaría exactamente "carga factorial"?

[@PsicoFacil]

Hola Juan. La carga factorial es ña proporción de varianza explicada de la variable dependiente, dada por el constructo que estás evaluando. En otras palabras... El cambio de una variable depende de muchos factores. Por ejemplo, si nuestra variable es sueño, el cambio en tu calidad de sueño dependen de factores como la hora en la que te acuestas, tu higiene de sueño, tu genética, etc. Hagamos de cuenta que el higiene del sueño explixa el 30% de tu calidad de sueño mientras que las demás variables, el resto.. Si tu calidad de sueño cambia, el 30% de ese cambio es debido a tu higiene de sueño y el resto a las demás variables. Espero esta analogía te ayude a entender mejor. Quedo atento por si tienes alguna duda adicional. Saludos

[@victordanielhaussmannlopez3610]

@@PsicoFacil muy buena analogía.
Estoy aprendiendo sobre estos temas y aún me resulta complejo, pero según entiendo en caso que los factores sean independientes entre sí (es decir, no están correlacionados) se debería utilizar un método de rotación ortogonal (como el varimax). Si se asume eso, la carga factorial viene a ser la correlación entre cada factor y la variable observada (osea la correlación entre el factor y cada reactivo del cuestionario).
Mientras que si asumimos que hay una correlación entre los factores (como en el ejemplo del test de neurodesarrollo), debería utilizarse un método de rotación olbicua, como el promáx. En esos casos, la carga factorial no es exactamente igual a la correlación entre cada factor y cada reactivo del cuestionario.
Saludos!

[@micaelafrancieccallohuaman34]

Disculap y como saco la matriz de corriente?

[@PsicoFacil]

Gracias por tu comentario y por vernos. Saludos

[@yadiram5434]

que hago si un item comparte dos factores?

[@PsicoFacil]

Elegir el factor en el que la carta es mayor.

[@freddiemunozz]

como puedo saber el nivel de significancia
de una dimensión?

[@PsicoFacil]

Puedes hacer un SEM y ver el coeficiente de ellos

[@djleors88]

DESPACIO CEREBRITO!!!! mori de risa!!! jajajaa..

[@PsicoFacil]

jajajaja eso hacemos, nos educamos y nos divertimos. Saludos y gracias por continuar viéndonos. Saludos Leopoldo

[@nereamadrid1496]

Buenas,
¿que pasaría si KMO fuese muy bajo a 0.5 y bartlett .000?

[@PsicoFacil]

Hola, si estás validando un test psicométrico implica que el modelo no es válido. Piensa en replanterar la estructura de tus ítems o en hacer un análisis de consistencia interna de Cronbach, ya que este te ayuda a identificar los mejores ítems para tu test. Acá te dejo un vídeo recomendado. Saludos y gracias por vernos. th-cam.com/video/nABAKDx_iH4/w-d-xo.html

[@nereamadrid1496]

@@PsicoFacil Muchas gracias!!

[@jessicanoack-ge2nu]

Matriz de componentes rotados(a)
Componente
1 2
Pregunta_1 ,856
Pregunta_2 ,622
Pregunta_3 ,870
Pregunta_4 ,652
Pregunta_5 ,904
Pregunta_6 ,508 ,503
Pregunta_7 ,729
Pregunta_8 ,852
Pregunta_9 ,888
Pregunta_10 ,769
Pregunta_11 ,704
Pregunta_12 ,604 ,688
Pregunta_13 ,757
Pregunta_14 ,562 ,571
Método de extracción: Análisis de componentes principales.
Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.
a. La rotación ha convergido en 3 iteraciones.
hola queria preguntarte porque han convergido 3 iteraciones, que significa este resulatdo?

[@PsicoFacil]

Una rotación convergente en 3 interacciones significa que el algoritmo de rotación logró converger en una solución estable después de solo 3 iteraciones o interacciones. Esto indica que:
1. El modelo factorial es robusto y estable.
2. Los factores se han estabilizado y no cambian significativamente con posteriores iteraciones.
3. La solución factorial es consistente y confiable.
En general, un número bajo de iteraciones para converger es deseable, ya que indica que el modelo es claro y bien definido.

[@jessicanoack-ge2nu]

@@PsicoFacil gracias por la respuesta se pasaron.

[@juanalbertoolivaresramos7052]

ME PUEDE HACER LA TESIS?

[@PsicoFacil]

Claro, acá damos asesorías a buen precio, puedes contactarme por instagram @psicofacil para agendar una cita. Saludos

[@johannesjoseph823]

Javier parece twink unu

[@PsicoFacil]

Gracias por tu comentario y por vernos. Saludos

[@rodolfoperezlavandera867]

Excelente explicación

[@PsicoFacil]

Gracias por tu comentario y por vernos. Saludos