IME 2

Si en un Análisis Factorial estamos trabajando con variables observadas tipificadas, ¿cuál es el valor máximo que puede tomar la comunalidad? ¿y la unicidad?. a. 1 en ambos casos. b. Estos valores no están acotados superiormente. En todo caso, sus valores deben ser mayores que cero. c. 1 en el caso de la comunalidad, mientras que no existe límite superior para la unicidad. d. Estos dos valores pueden oscilar entre -1 y 1. e. 1 en ambos casos, siempre que la suma de éstos no supere este valor.

¿Cómo deben ser los coeficientes de correlación parcial si las variables comparten factores comunes?. a. Altos. b. Cercanos a 1. c. Pequeños. d. Próximos a -1. e. Entre -3 y 3.

¿Cuál de los siguientes indicadores o medidas nos informa de lo bien o mal representada que se encuentra cierta variable en la solución final de un análisis factorial?. a. El estadístico KMO. b. El test de esfericidad de Bartlett. c. La comunalidad de la variable en cuestión. d. El valor de MSA de la variable en cuestión. e. Cualquiera de los anteriores.

¿Qué ocurre cuando las comunalidades son altas (mayores de 0,6)?. a. Las variables observadas están bien representadas por la solución factorial o por la estructura de correlaciones. b. Los diferentes métodos de estimación de factores tienden a ofrecer soluciones similares. c. No es necesario eliminar ninguna variable del análisis. d. Más de un 60% de la varianza de las variables originales es explicada por la solución factorial. e. Todas las respuestas anteriores son ciertas.

¿Cuál es el número de correlaciones diferentes que debe calcularse en un análisis factorial de p variables observadas?. a. Ninguna. b. p. c. p-1. d. p(p-1)/2. e. p(p-1).

¿Qué son las medidas de adecuación muestral en el análisis factorial?. a. El porcentaje de varianza de una variable que es recogida o explicada por el conjunto de factores o compartida por las demás variables. b. Las cargas o pesos de un factor en la estimación de la comunidad de una variable. c. La cantidad de varianza explicada por un factor. d. Una nueva variable no observable que se expresa como combinación lineal de otras variables. e. Un indicador que mide la bondad o conveniencia del análisis para cada una de las variables originales.