análisis factorial

Una técnica de análisis estadístico que busca reducir los datos a analizar para así detectar correlaciones estadísticas entre las variables observadas, las cuales se modelan como combinaciones lineales de factores más las expresiones de error. Los factores corresponden a un número menor de variables no observadas.

El análisis factorial es una técnica estadística multivariante que se utiliza para identificar las estructuras subyacentes en un conjunto de datos. Su principal objetivo es reducir la dimensionalidad de un gran número de variables observadas, agrupándolas en un número menor de factores que explican la mayor parte de la variabilidad del conjunto original. Esto se logra identificando patrones de correlación entre las variables para descubrir factores latentes que no son directamente observables pero que influyen en las relaciones entre las variables.

Esta técnica puede ser el punto de partida para la construcción de un indicador sintético, por ejemplo, puesto que permite identificar los factores más importantes antes de proceder a la agregación de datos.

• reducción de dimensionalidad (simplifica grandes conjuntos de datos, manteniendo sólo la información más relevante)
• identificación de factores latentes (encuentra variables ocultas que explican las correlaciones entre las variables observadas)
• exploratorio o confirmatorio (análisis factorial exploratorio o análisis factorial confirmatorio)
• rotación de factores (utiliza técnicas como la rotación ortogonal o no ortogonal para facilitar la interpretación de los factores)
• cargas factoriales (mide la relación de cada variable con los factores identificados)