Análisis factorial explicativo: Extracción
El diálogo Extracción proporciona opciones para especificar
- Método
- Le permite especificar el método de extracción factorial. Los métodos disponibles son: Componentes principales, Mínimos cuadrados no ponderados, Mínimos cuadrados generalizados, Máxima verosimilitud, factorización de Ejes principales, factorización Alfa y factorización de imágenes.
- Componentes principales
- Método para la extracción de factores utilizada para formar combinaciones lineales no correlacionadas de las variables observadas. El primer componente tiene la varianza máxima. Las componentes sucesivas explican progresivamente proporciones menores de la varianza y no están correlacionadas unas con otras. El análisis principal de las componentes se utiliza para obtener la solución factorial inicial. No se puede utilizar cuando una matriz de correlaciones es singular.
- Cuadrados menores no ponderados
- Método de extracción de factores que minimiza la suma de los cuadrados de las diferencias entre las matrices de correlación observada y reproducida, ignorando las diagonales.
- Cuadrados menores generalizados
- Método de extracción de factores que minimiza la suma de los cuadrados de las diferencias entre las matrices de correlación observada y reproducida. Las correlaciones se ponderan por el inverso de su exclusividad, de manera que las variables que tengan un valor alto de exclusividad reciban una ponderación menor que aquéllas que tengan un valor bajo de exclusividad.
- Máxima verosimilitud
- Método de extracción factorial que proporciona las estimaciones de los parámetros que con mayor probabilidad ha producido la matriz de correlaciones observada, si la muestra procede de una distribución normal multivariada. Las correlaciones se ponderan por el inverso de la exclusividad de las variables, y se emplea un algoritmo iterativo.
- Factorización de ejes principales
- Método para la extracción de factores que parte de la matriz de correlaciones original con los cuadrados de los coeficientes de correlación múltiple insertados en la diagonal principal como estimaciones iniciales de las comunalidades. Las cargas factoriales resultantes se utilizan para estimar de nuevo las comunalidades que reemplazan a las estimaciones previas de comunalidad en la diagonal. Las iteraciones continúan hasta que el cambio en las comunalidades, de una iteración a la siguiente, satisfaga el criterio de convergencia para la extracción.
- Análisis alfa
- Método de extracción factorial que considera a las variables incluidas en el análisis como una muestra del universo de las variables posibles. Este método maximiza el Alfa de Cronbach para los factores.
- Factorización de imágenes
- Método para la extracción de factores, desarrollado por Guttman y basado en la teoría de las imágenes. La parte común de una variable, llamada la imagen parcial, se define como su regresión lineal sobre las restantes variables, en lugar de ser una función de los factores hipotéticos.
- Análisis
- Proporciona opciones para especificar una matriz de correlaciones o una matriz de covarianzas.
- Matriz de correlaciones
- Es útil si las variables de su análisis se miden sobre escalas distintas.
- Matriz de covarianzas
- Es útil si se desea aplicar el análisis factorial a varios grupos con distintas varianzas para cada variable.
- Extracción
- Proporciona opciones para elegir cómo se extraen los factores. Se pueden retener todos los factores cuyos autovalores excedan un valor especificado o retener un número específico de factores.
- Resultados
- Proporciona la opción de solicitar la solución de factor sin rotar.
- Solución factorial sin rotar
- Muestra las cargas factoriales sin rotar (la matriz de configuración factorial), las comunalidades y los autovalores de la solución factorial.
- Iteraciones
- Los valores Máximo de iteraciones para convergencia le permiten especificar el número máximo de pasos que el algoritmo puede seguir para estimar la solución.
Especificación de valores de extracción
Esta característica requiere la edición Base de Statistics.
- Seleccione en los menús:
- En el diálogo Análisis factorial explicativo, expanda el menú Configuración adicional y pulse Extracción.