Sara Alandí García.
Grupo L.
1. Realiza un AFE para explorar la estructura interna del LOT. Utiliza solamente los 6
ítems de contenido (o1, o2, o3, p1, p2, y p3).
a. Piensa qué método de extracción y de rotación es el más adecuado para
empezar. → Método de extracción mínimo no ponderados y rotación
oblicua.
b. Comienza utilizando la regla de Kaiser para la extracción de factores.
2. Pega la tabla KMO y prueba de esfericidad de Barlett y responde a las siguientes
preguntas:
a. ¿Las variables analizadas (ítems) están suficientemente relacionadas? ¿Tiene
sentido continuar con la interpretación del análisis? Justifica tu respuesta.
Prueba de KMO y Bartlett
Medida Kaiser-Meyer-Olkin de adecuación de muestreo
,594
Prueba de esfericidad de
Bartlett
Aprox. Chi-cuadrado
101,142
gl
36
Sig.
,000
Están dudosamente relacionadas y si tendría sentido continuar con la interpretación
del análisis ya que en primer lugar, la KMO al estar entre el 0.5 y el 0.7 se considera
una relación dudosa. Y en el caso de la prueba de esfericidad, la significación es 0 por
tanto, al ser menor de 0.5 se considera que si puede continuarse, pero nos pone alerta
de que el resultado no será muy bueno.
3. Pega la tabla con los autovalores iniciales de los factores extraídos y responde a las
siguientes preguntas:
a. ¿Cuántos factores superan el criterio de Kaiser? → Los factores que lo superan
son los factores del 1 al 6.
Varianza total explicada
Factor
Autovalores iniciales
Sumas de extracción de cargas al cuadrado
Sumas de
rotación de
cargas al
cuadradoa
Total
% de varianza
% acumulado
Total
% de varianza
% acumulado
Total
1
2,711
30,127
30,127
2,271
25,230
25,230
2,047
2
1,195
13,276
43,403
,734
8,159
33,388
1,527
3
1,087
12,079
55,482
4
1,068
11,872
67,353
5
,890
9,884
77,238
6
,834
9,265
86,503
7
,566
6,293
92,796
8
,410
4,554
97,350
9
,239
2,650
100,000
Método de extracción: cuadrados mínimos no ponderados.
a. Cuando los factores están correlacionados, las sumas de las cargas al cuadrado no se pueden añadir para obtener una varianza
total.
