El análisis factorial exploratorio de los ítems: algunas consideraciones adicionales

Abstract

Resumen: El presente artículo puede considerarse como una ampliación al trabajo de Lloret et al. (2014) en la que se discuten, de forma ampliada, dos tópicos de especial relevancia en análisis factorial de ítems: (a) la decisión acerca de la matriz de correlación más apropiada en cada caso, y (b) la determinación de soluciones finales semi-confirmatorias, que sean realistas, interpretables y que utilicen la información disponible por el investigador. La presentación de los dos tópicos no es neutral, sino que refleja las posiciones de los autores, por lo que debe ser también evaluada críticamente por parte del lector. En ambos casos se ofrecen recomendaciones prácticas. Sin embargo, el trabajo va especialmente dirigido a los investigadores aplicados con cierta orientación metodológica que quieren ir un poco más allá de las recomendaciones actualizadas propuestas anteriormente. Palabras clave: correlaciones producto-momento; correlaciones policóri-cas; modelo de respuesta graduada; estructura simple; rotaciones semiespecificadas; matriz diana; rotaciones ortogonales y oblicuas.Title: Exploratory Item Factor Analysis: Some additional considerations. Abstract: This article can be considered to be an extension of a previous work by Lloret et al. (2014) in which we discuss in more depth two particularly relevant topics in item factor analysis: (a) how to chose the most appropriate correlation matrix, and (b) how to arrive at a realistic and interpretable semi-confirmatory solution by making use of the available information. The discussion of these topics strongly reflects the views of the authors. So, we encourage the interested reader to take it critically. For both topics we offer practical recommendations. However, the article is mainly intended for applied researchers with a certain methodological penchant and who want to go beyond standard recommendations. Key words: Product-moment correlations; Polychoric correlations; Graded Response Model; Simple Structure; Semi-Specified rotations; Target Matrix; Orthogonal and Oblique Rotations.Pocas técnicas psicométricas han generado tanta controversia y tenido tantos altibajos como el análisis factorial exploratorio (AFE). Con respecto al primer punto, ha sido y sigue siendo con mucho, la técnica más usada en análisis de ítems, pero también la más criticada. Con respecto al segundo, el uso cada vez más generalizado de los modelos de ecuaciones estructurales lo arrinconó hace unos años al limbo de las técnicas casi obsoletas. Un AFE podía tener cierta justificación en las etapas iniciales de un estudio. Sin embargo, a partir de aquí, la técnica 'correcta' era el más riguroso análisis factorial confirmatorio (AFC). La realidad, sin embargo, es tozuda: la estructura de la mayor parte de los tests es inherentemente compleja y no casa bien con las restrictivas hipó-tesis del AFC. Parece pues que el AFE sigue siendo necesario para analizar las repuestas a los ítems.Los psicómetras, por su parte, no han dejado de investigar en AFE y de hacerlo evolucionar. Sin embargo, debido a ...

Psychometric properties of Liverpool Stoicism Scale (LSS) in a cohort of patients with resected cancer in adjuvant treatment

“…Furthermore, given that the test is not too long and the sample is reasonably large, we considered that the best choice was to use the underlying-variables approach, and fit the Factor Analysis (FA) model to the inter-item polychoric correlation matrix (see Ferrando & Lorenzo-Seva, 2014). In this approach what we are fitting is Samejima's (1969) normal-ogive graded response model using an FA parameterization.…”

Desarrollo y validación de un cuestionario sobre compromiso organizacional normativo: Un estudio piloto en trabajadores Mexicanos.

“…We chose a method of Ordinary Least Squares. Ferrando and Lorenzo-Seva (2014) mention that the Minimum Averange Partial (MAP) method is the procedure that works best to determine the number of dimensions. Lloret-Segura et al (2014) says that for the estimation of factors, the Unweighted Least Squares method is currently the most recommended.…”

“…The procedure chosen to determine the number of dimensions was MAP, since it guarantees the estimation of all matrix correlations and leads to plausible estimates in all of them even in small samples (Ferrando and Lorenzo-Seva, 2014). The results of the analysis suggested that 2 were the factors to be retained in the factor solution.…”

Big Five Inventory en Universitarios Peruanos: Resultados Preliminares de su Validación

“…Esto se debe a que el AFC parte del supuesto de que cada ítem es una medida factorialmente simple de un rasgo, es decir, que no es afectado por los demás factores. Ello es una suposición poco realista en los modelos de personalidad (Ferrando & Lorenzo-Seva, 2000), más aún el de los 5GF (McCrae, Zonderman, Costa Jr., Bond & Paunonen, 1996), porque existe evidencia de que los ítems tienden a la complejidad factorial (Ferrando & Lorenzo-Seva, 2014) y solo en ocasiones se acercan a una estructura factorialmente simple (Kaiser, 1974). Asimismo, no hay razones conceptuales que indiquen que las cargas factoriales en los factores secundarios sean cero en el modelo de los 5GF (McCrae et al, 1996), por lo que es necesario un procedimiento más de acuerdo con las bases conceptuales de un modelo que admita varianza compartida entre varios de sus factores (Aluja, García, García & Seisdedos, 2005;García, Escorial, García, Blanch & Aluja, 2012;Yang, 2010).…”