{"id":59187,"date":"2023-08-17T00:43:31","date_gmt":"2023-08-16T22:43:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.carolinacampalans.com\/glossary\/analisis-factorial\/"},"modified":"2023-08-17T00:43:31","modified_gmt":"2023-08-16T22:43:31","slug":"analisis-factorial","status":"publish","type":"glosario","link":"https:\/\/www.carolinacampalans.com\/?glosario=analisis-factorial","title":{"rendered":"an\u00e1lisis factorial"},"content":{"rendered":"
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Una t\u00e9cnica de an\u00e1lisis estad\u00edstico que busca reducir los datos a analizar para as\u00ed detectar correlaciones estad\u00edsticas entre las variables observadas, las cuales se modelan como combinaciones lineales de factores m\u00e1s las expresiones de error. Los factores corresponden a un n\u00famero menor de variables no observadas.<\/p>\n<\/div>

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Descripci\u00f3n<\/h2><\/div>

El an\u00e1lisis factorial es una t\u00e9cnica estad\u00edstica multivariante que se utiliza para identificar las estructuras subyacentes en un conjunto de datos. Su principal objetivo es reducir la dimensionalidad de un gran n\u00famero de variables observadas, agrup\u00e1ndolas en un n\u00famero menor de factores que explican la mayor parte de la variabilidad del conjunto original. Esto se logra identificando patrones de correlaci\u00f3n entre las variables para descubrir factores latentes que no son directamente observables pero que influyen en las relaciones entre las variables.<\/p>\n

Esta t\u00e9cnica puede ser el punto de partida para la construcci\u00f3n de un indicador sint\u00e9tico, por ejemplo, puesto que permite identificar los factores m\u00e1s importantes antes de proceder a la agregaci\u00f3n de datos.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Caracter\u00edsticas principales<\/h2><\/div>
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  • reducci\u00f3n de dimensionalidad<\/strong> (simplifica grandes conjuntos de datos, manteniendo s\u00f3lo la informaci\u00f3n m\u00e1s relevante)<\/li>\n
  • identificaci\u00f3n de factores latentes<\/strong> (encuentra variables ocultas que explican las correlaciones entre las variables observadas)<\/li>\n
  • exploratorio o confirmatorio<\/strong> (an\u00e1lisis factorial exploratorio o an\u00e1lisis factorial confirmatorio)<\/li>\n
  • rotaci\u00f3n de factores<\/strong> (utiliza t\u00e9cnicas como la rotaci\u00f3n ortogonal o no ortogonal para facilitar la interpretaci\u00f3n de los factores)<\/li>\n
  • cargas factoriales<\/strong> (mide la relaci\u00f3n de cada variable con los factores identificados)<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

    Tipos<\/h2><\/div><\/div><\/div>

    An\u00e1lisis factorial exploratorio<\/h3><\/div>

    Un tipo de an\u00e1lisis factorial que sirve para descubrir estructuras entre los datos analizados.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

    An\u00e1lisis factorial confirmatorio<\/h3><\/div>

    Un tipo de an\u00e1lisis factorial que podemos utilizar\u00a0para verificar modelos te\u00f3ricos predefinidos.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n

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