The exploratory factor analysis of items: guided analysis based on empirical data and software

• Autores: Susana Lloret Segura, Adoración Ferreres Traver, Ana Hernández Baeza, Inés Tomás Miguel
• Localización: Anales de psicología, ISSN-e 1695-2294, ISSN 0212-9728, Vol. 33, Nº. 2, 2017, págs. 417-432
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • El análisis factorial exploratorio de los ítems: análisis guiado según los datos empíricos y el software
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• Resumen
  • español

    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 aplicación de los estándares actualmente recomendados en materia de análisis factorial. Asimismo se analizan y comparan los resultados que ofrecen dichos programas cuando se factorizan datos empíricos de escalas que ajustan, 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 consecuencias de elegir entre unas opciones u otras dentro de un mismo programa, en función de la naturaleza de los datos. Finalmente se ofrecen una serie de recomendaciones prácticas dirigidas a los investigadores aplicados con cierta orientación metodológica.

  • English

    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 modeling 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 consequences of selecting some options or others within the same program, depending on the nature of the data. Finally, the study offers practical recommendations for applied researchers with a methodological orientation