El análisis factorial exploratorio de los ítems: una guía práctica, revisada y actualizada

Abstract

Resumen: El Análisis Factorial Exploratorio es una de las técnicas más usadas en el desarrollo, validación y adaptación de instrumentos de medida psicológicos. Su uso se extendió durante los años 60 y ha ido creciendo de forma exponencial al ritmo que el avance de la informática ha permitido. Los criterios empleados en su uso, como es natural, también han evolucionado. Pero los investigadores interesados en asuntos sustantivos que utilizan rutinariamente esta técnica permanecen en muchos casos ignorantes de todo ello. En las últimas décadas numerosos trabajos han denunciado esta situación. La necesidad de actualizar los criterios clásicos para incorporar aquellos más adecuados es una necesidad urgente para hacer investigación de calidad. En este trabajo se revisan los criterios clásicos y, según el caso, se sustituyen o se complementan con otros más actuales. El objetivo es ofrecer al investigador aplicado interesado una guía actualizada acerca de cómo realizar un Análisis Factorial Exploratorio consonante con la psicometría post-Little Jiffy. Esta revisión y la guía con las recomendaciones correspondientes se han articulado en cuatro grandes bloques: 1) el tipo de datos y la matriz de asociación, 2) el método de estimación de factores, 3) el número de factores a retener, y 4) el método de rotación y asignación de ítems. Al final del artículo hemos incluido una versión breve de la guía. Palabras clave: AFE; ACP; matriz de asociación; estimación de factores; número de factores; rotación de factores.Title: Exploratory Item Factor Analysis: A practical guide revised and updated. Abstract: Exploratory Factor analysis is one of the techniques used in the development, validation and adaptation of psychological measurement instruments. Its use spread during the 1960s and has been growing exponentially thanks to the advancement of information technology. The criteria used, of course, have also evolved. But the applied researchers, who use this technique as a routine, remain often ignorant of all this. In the last few decades numerous studies have denounced this situation. There is an urgent need to update the classic criteria. The incorporation of the most suitable criteria will improve the quality of our research. In this work we review the classic criteria and, depending on the case, we also propose current criteria to replace or complement the former. Our objective is to offer the interested applied researcher updated guidance on how to perform an Exploratory Item Factor Analysis, according to the "post-Little Jiffy" psychometrics. This review and the guide with the corresponding recommendations have been articulated in four large blocks: 1) the data type and the matrix of association, 2) the method of factor estimation, 3) the number of factors to be retained, and 4) the method of rotation and allocation of items. An abridged version of the complete guide is provided at the end of the article. Key words: AFE; PCA; matrix of association; factors' estimation; number of factors; factors' rotation. IntroducciónEl Anális...

Inteligência emocional em enfermeiros: a escala Trait Meta-Mood Scale

“…Another limitation is related to the use of self-reports to gather data; although self-reports are a typical tool in research, they can introduce bias through the phenomenon of social desirability. (29,30) Therefore, it would be advisable to combine the results with other external objective measures. Hence, all of these limitations should be considered in future research.…”

Evaluación de la Iniciativa Personal en el Ámbito Educativo y su Relación con la Actitud Emprendedora y el Rendimiento Académico

“…A diferencia del AFC, en el ESEM, las saturaciones de los ítems en los factores que no les corresponden no se fijan a cero. Por lo tanto, se trata de una propuesta que constituye un híbrido entre el AFE y el AFC (Lloret-Segura, Ferreres-Traver, Hernández-Baeza, & Tomás-Marco, 2014). En el presente estudio, se utilizaron como índices de bondad de ajuste el Índice de ajuste comparativo (CFI), el Índice de Tucker-Lewis (TLI), el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) y la raíz cuadrática media residual ponderada (WRMR).…”

CEACLIN, un instrumento en español para identificar estrategias para el aprendizaje de la clínica de estudiantes de medicina: Desarrollo y validación

“…Esto dio una relación de 7:1 (participantes/ número de ítems del cuestionario), valor considerado bajo por algunos autores 38 , pero suficiente por otros como Gorsuch (1983) que recomienda una proporción de cinco participantes por variable medida 39 . Por otra parte, en una revisión reciente 40 (Lloret-Segura et al, 2014) se estima que un tamaño muestral de 300 es adecuado para la mayor parte de los análisis descriptivos y psicométricos de los ítems. Dada esta controversia, en estudios futuros sería importante contar con tamaños muestrales mayores.…”