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¿Que es un analisis de componentes principales y cual es su diferencia con el análisis factorial?

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¿Que es un analisis de componentes principales y cual es su diferencia con el análisis factorial?

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Análisis de componentes principales: transforma un conjunto de variables correlacionadas en un nuevo conjunto de variables no correlacionadas. Su objetivo principal es reducir la dimensionalidad en el cual se expresa el conjunto original de variables.

El análisis de componentes principales identifica características importantes que explican la variación de los datos, mientras que el análisis factorial identifica factores subyacentes que explica las relaciones entre las variables.

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El análisis de componentes principales busca encontrar combinaciones lineales de las variables originales que expliquen la mayor parte de la variación total, mientras que en el análisis factorial busca un nuevo conjunto de variables.

Es un enfoque estadístico que puede utilizarse para analizar datos de alta dimensión y captar de ellos la información mas importante.

Es ideal para reducir la complejidad de los datos al transformar un conjunto de variables originales, posiblemente correlacionada entre si.

Santiago

Juliana

Verónica

Sara

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Un análisis de componentes principales es una técnica estadística que se encarga de simplificar datos y identificar las variables mas relevantes.

A diferencia del análisis factorial que se encarga de encontrar los factores latentes.

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¡Explicanos el paso a paso para hacer una análisis de componentes de principales en Jamovi!

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¡Explicanos el paso a paso para hacer una análisis de componentes de principales en Jamovi!

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(Aprovecha para contarnos en que momento se prueban los supuestos)

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el análisis de componentes principales es una técnica utilizada para reducir la complejidad de datos reservando la mayor cantidad de información posible, mientras el análisis factorial solo busca agrupar los datos para una análisis mas sencillo

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-Análisis - Factor -Análisis de componentes principales - Añades la variables deseas - se hace la comprobación de supuestos (normalidad, independencia, linealidad, esfericidad, homogeneidad) - de acuerdo a si estos supuestos se cumple (comportamiento de datos) -se elige el método de rotación - resultados adicionales, elegir de acuerdo al objetivo de la investigación.

Santiago

Juliana

Verónica

Sara

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Paso a paso:

En jamovi en análisis se elige Factor, luego en reducción de datos se escoge análisis de componentes principales, se ponen las variables de tipo ordinal o continua, luego se hace la comprobación de supuestos y se analizan los resultados.

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Respuesta mesa 3-- pasos jamovi      paso 1= Ir a la pestaña de análisis                      Paso 2=seleccionar  factor                                            Paso 3=seleccionar componentes principales                                               Paso 4= Realizar comprobación de supuestos (Bartlett y KMO).                     Paso 5= Seleccionar variables                      

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Respuesta mesa 3-- pasos jamovi      paso 1= Ir a la pestaña de análisis                      Paso 2=seleccionar  factor                                            Paso 3=seleccionar componentes principales                                               Paso 4= Realizar comprobación de supuestos (Bartlett y KMO).                     Paso 5= Seleccionar variables                      

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se prueban los supuestos antes de realizar el análisis (normalidad, y ausencia de multicolinealidad - sin relación lineal) pasos: 1.normalidad, 2.multicolinealidad 3. seleccionar variables 4. iniciar análisis ( factor - PCA ) 5. interpretar los resultados

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Respuesta 3 Tipos de análisis factorial Mesa 3

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Respuesta 3 Tipos de análisis factorial Mesa 3

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1. Análisis factorial exploratorio: Se utiliza cuando no se tiene hipótesis a priori sobre las estructuras subyacentes de los datos

Objetivo: Identificar variables latentes o factores que expliquen la variabilidad observada en las variables originales

AFE

2. Análisis factorial confirmatorio: se especifica un modelo teórico previo y luego se comprueba si los datos observados se ajustan a ese modelo.

AFC

3. Análisis factorial múltiple: se utiliza cuando se tienen datos con una estructura jerárquica, como por ejemplo, estudiantes agrupados en diferentes escuelas o empleados agrupados en diferentes organizaciones