PSM

Las saturaciones se calculan. Por procesos iterativos a partir de la matriz reproducida. Por procesos iterativos a partir de la matriz de correlaciones iniciales. Por procesos iterativos a partir de los factores obtenidos.

Rechazar la hipótesis de esfericidad en el test de Bartlett supone que. Que no existe bondad de ajuste No, el test de Barlett se usa para establecer si hay o no relaciones entre los ítems que componen un test. Que no hay relación entre los ítems en la matriz de covarianza con el que se calculan los factores. Que hay relación entre los ítems en la matriz de covarianza con el que se calculan los factores.

La saturación es. Un peso factorial. La correlación con la matriz reproducida. La correlación inicial entre variables.

El objetivo del análisis factorial es. Amplificar la realidad. Hacer más compleja la realidad. Simplifica la realidad.

Las correlaciones iniciales en la matriz de correlaciones que dará lugar a un AFE deben ser. Con valores superiores a 0,30. No significativas. Significativas.

Se entiende por unicidad. Correlación entre cada ítem y el total de los factores. Proporción de varianza explicada de cada ítem por los factores No, eso es comunalidad. Proporción de varianza de un ítem específica y que no explican los factores.

El análisis factorial se debe a. Galton. Cronbach. Spearman.

Una de las diferencias entre AFE y AFC es que. En el AFC los factores se fijan a priori. En el AFC hay factores y en el AFE no. Que en el AFC no se conocen las relaciones entre factores y en el AFE si.

Las relaciones entre variables en el AFE. Vienen corroborados por contraste de hipótesis. No se conocen de antemano. Se fijan a priori.

En el AFE se puede obtener también. La puntuación de cada persona en la matriz de correlaciones. La puntuación de cada persona en el ítem. La puntuación de cada persona en el factor.

El gráfico de sedimentación. Se conoce como el criterio de Kaiser. Es un procedimiento matemático de rotación de factores. Se usa para determinar cuántos factores retener en el AFE.

La matriz de correlaciones en el AFE. Es el punto de partida del análisis. Se hace después de calcular la matriz reproducida. Se hace tras la rotación de factores.

La ventaja de reducir dimensiones en el AFE supone. Eliminar la variabilidad entre los ítems. Encontrar una forma más amplia de entender el conjunto de variables. Poder entender mejor el conjunto de variables que conforman un factor.

Los pasos para llevar a cabo un AFE son. 1. Seleccionar el modelo factorial; 2. Extraer factores; 3. Rotar los factores. 1.Extraer factores; 2. Rotar los factores; 3 Seleccionar el modelo factorial. 1 Rotar los factores; 2 Seleccionar el modelo factorial; 3. Extraer factores.

La varianza explicada por el factor es igual. A la suma de las saturaciones al cuadrado de ese factor con cada ítem. Al múltiplo de las saturaciones al cuadrado de ese factor con cada ítem. A la suma del valor de los ítems al cuadrado.

Se entiende por valor propio de un factor. La suma al cuadrado de las unicidades de los ítems en cada factor. La suma al cuadrado de comunalidades de los ítems en cada factor. La suma al cuadrado de los pesos de los ítems en cada factor.

La solución de Kaiser es un procedimiento para. Rotar factores. Relacionar ítems. Seleccionar factores.

En la matriz de residuales. Debe de dar valores exactamente iguales a las correlaciones iniciales. Es más adecuada cuánto más altos son los valores que aparecen ella. Si los valores de la matriz son muy altos, significa que el AFE no se adecúa a los datos.

Cuando el valor de adecuación de la muestra KMO es superior a 0,75. Es adecuado seguir el AFE. No es conveniente seguir con el AFE. Es preferible hacer una rotación oblicua.

Si la prueba de Bartlett no resulta significativa. Los datos no están relacionados. Es adecuado continuar con el AFC. Hay esfericidad, luego se debe hacer el AFC.