tema 8 psicometría

1. El análisis factorial fue desarrollado originalmente por: a) Pearson. b) Thurstone. c) Spearman. d) Kaiser.

2. El objetivo principal del análisis factorial es: a) Aumentar el número de variables. b) Reducir la varianza error. c) Reducir el número de dimensiones explicativas. d) Comparar medias entre grupos.

3. ¿Cuál es la principal diferencia entre AFE y AFC?. a) El AFE no utiliza correlaciones. b) El AFC no permite errores. c) En el AFC los factores están fijados a priori. d) El AFE exige normalidad y el AFC no.

4. En un análisis factorial exploratorio: a) Los factores se conocen previamente. b) Se confirma un modelo teórico. c) Se exploran relaciones entre variables. d) No se utiliza rotación.

5. Para realizar un análisis factorial se recomienda: a) 2 participantes por ítem. b) Al menos 5 participantes por ítem. c) 1 participante por ítem. d) No existe recomendación.

6. El nivel de medida recomendado para el análisis factorial es: a) Nominal. b) Ordinal. c) Intervalo. d) Categórico dicotómico.

7. Para considerar un factor como válido debe estar formado al menos por: a) 2 ítems. b) 3 ítems. c) 4 ítems. d) 5 ítems.

8. La saturación factorial representa: a) El error del ítem. b) La relación entre el ítem y el factor. c) La varianza total. d) La comunalidad.

9. Un ítem se considera que pertenece a un factor cuando su saturación es: a) ≥ 0,10. b) ≥ 0,20. c) ≥ 0,30. d) ≥ 0,50.

10. El símbolo λ (lambda) hace referencia a: a) El error de medida. b) La correlación parcial. c) La saturación factorial. d) La unicidad.

11. La puntuación empírica de un ítem se explica como: a) X = F + E. b) X = λ + Ε. c) X = AF + Ε. d) X = h² + ψ.

12. El test de esfericidad de Bartlett evalúa: a) El tamaño muestral. b) La normalidad. c) Si las variables están correlacionadas. d) La varianza explicada.

13. Para poder realizar un análisis factorial, el test de Bartlett debe ser: a) No significativo. b) p > 0,10. c) p < 0,05. d) Igual a 1.

14. El índice KMO evalúa: a) La fiabilidad. b) La adecuación muestral. c) La validez. d) La rotación factorial.

15. Un valor KMO de 0,80 indica: a) Inadecuado. b) Aceptable. c) Bueno. d) Excelente.

16. La comunalidad (h²) indica: a) El error del ítem. b) La varianza no explicada. c) La varianza explicada por los factores. d) El peso del factor.

17. La unicidad de un ítem se calcula como: a) h² - 1. b) λ². c) 1 - h². d) h² + λ.

18. El valor propio de un factor representa: a) El error total. b) La suma de saturaciones al cuadrado. c) El número de ítems. d) La correlación parcial.

19. El criterio de Kaiser propone retener factores con: a) Saturaciones ≥ 0,30. b) Varianza > 50%. c) Valor propio ≥ 1. d) Correlación significativa.

20. El criterio de Cattell se basa en: a) El test x². b) La matriz residual. c) La gráfica de sedimentación. d) El KMO.

21. La matriz residual refleja: a) Las correlaciones iniciales. b) Las saturaciones factoriales. c) La diferencia entre matriz observada y reproducida. d) El error típico.

22. El objetivo de la rotación factorial es: a) Aumentar la varianza explicada. b) Reducir el error. c) Facilitar la interpretación. d) Eliminar ítems.

23. La rotación Varimax es: a) Oblicua. b) Ortogonal. c) Confirmatoria. d) Jerárquica.

24. En la rotación ortogonal: a) Los factores están correlacionados. b) Las comunalidades cambian. c) Los factores son independientes. d) Se reduce la varianza total.

25. La rotación oblicua se caracteriza por: a) Factores independientes. b) No permitir correlaciones. c) Factores relacionados. d) Menor realismo teórico.

26. Una ventaja de la rotación oblicua es que: a) Es más simple. b) Requiere menos muestra. c) Es más realista en ciencias sociales. d) Elimina la unicidad.

27. Una desventaja de la rotación oblicua es que: a) No permite interpretación. b) Es menos parsimoniosa. c) No calcula comunalidades. d) No se puede usar en psicología.

28. Las puntuaciones factoriales: a) Son la suma directa de ítems. b) No se pueden calcular. c) Tienen en cuenta el peso de cada ítem. d) Son puntuaciones ordinales.

29. En el análisis factorial confirmatorio: a) Es obligatoria la rotación. b) Los factores se descubren. c) El modelo se define a priori. d) No se usan índices de ajuste.

30. Un modelo confirmatorio se considera adecuado cuando: a) x² es significativo. b) RMSEA > 0,10. c) CFI < 0,90. d) p > 0,05 en x².