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RESEARCH PRODUCT
The exploratory factor analysis of items: guided analysis based on empirical data and software
Adoración FerreresAna HernándezSusana LloretInés Tomássubject
Empirical dataAnálisis Factorial ExploratorioOperations researchPRELISComputer sciencebusiness.industryOrientation (computer vision)05 social sciencesFACTORMPlus.050109 social psychologyExploratory factor analysis159.9MPlusSoftwareExploratory Factor Analysis0501 psychology and cognitive sciencesLimit (mathematics)businessGeneral PsychologySPSS050104 developmental & child psychologydescription
El objetivo del presente trabajo es ilustrar cómo la aplicación adecuada o inadecuada del análisis factorial exploratorio (AFE) puede llevar a conclusiones muy diferentes. Para ello se evalúa el grado en que cuatro paquetes estadísticos diferentes que permiten realizar AFE de ítems, en concreto SPSS, FACTOR, PRELIS y MPlus, permiten o limitan la aplica- ción de los estándares actualmente recomendados en materia de análisis factorial. Asimismo se analizan y comparan los resultados que ofrecen di- chos programas cuando se factorizan datos empíricos de escalas que ajus- tan, según el caso, de manera inadecuada, ambigua u óptima a los supuestos del modelo AFE lineal clásico, a través de las distintas posibilidades que ofrecen los distintos programas. Los resultados de la comparación ilustran las consecuencias de elegir entre un programa u otro, y también las conse- cuencias de elegir entre unas opciones u otras dentro de un mismo progra- ma, en función de la naturaleza de los datos. Finalmente se ofrecen una se- rie de recomendaciones prácticas dirigidas a los investigadores aplicados con cierta orientación metodológica. The aim of the present study is to illustrate how the appropriate or inappropriate application of exploratory factor analysis (EFA) can lead to quite different conclusions. To reach this goal, we evaluated the degree to which four different programs used to perform an EFA, specifically SPSS, FACTOR, PRELIS and MPlus, allow or limit the application of the currently recommended standards. In addition, we analyze and compare the results offered by the four programs when factor analyzing empirical data from scales that fit the assumptions of the classic linear EFA model- ing adequately, ambiguously, or optimally, depending on the case, through the possibilities the different programs offer. The results of the comparison show the consequences of choosing one program or another; and the con- sequences of selecting some options or others within the same program, depending on the nature of the data. Finally, the study offers practical rec- ommendations for applied researchers with a methodological orientation.
year | journal | country | edition | language |
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2017-05-01 |