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El EFA es una técnica estadística que reduce muchas variables observadas a un número menor de factores o componentes que representan conceptos subyacentes

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Previo al Análisis Factorial  Exploratorio (EFA)

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Previo al Análisis Factorial  Exploratorio (EFA)

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Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) medir la adecuación de la muestra.

0.5 aceptable, >0.7 bueno, >0.8 excelente.

Bartlett’s Test of Sphericity revisar si la matriz de correlaciones es distinta de la identidad.

Si p < 0.05, los datos son aptos para EFA.

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Formas de decidir cuántos factores retener:

Kaiser’s criterion conservar factores con valor propio > 1.

Scree test (Catell) Ordenas los valores de mayor a menor en una grafica y observas la “curva” en la gráfica de valore propios. mayor a menor. Antes de la curva = factores importantes. Después de la curva= factores que solo aportan ruido o varianza mínima.

Parallel analysis (Horn) comparar valores reales vs. simulados (Monte Carlo). Es más robusto. Solo se retienen los factores que tengan eigenvalue o valor propio mayor que el de la simulación.

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Validez Convergente: Ítems cargan fuerte en su propio factor (pattern matrix).

Validez Discriminante: Ítems no cargan en otros factores (structure matrix).

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Rotación Ortogonal: Asume que los factores no están correlacionados.

Rotación Oblícua: Permite que los factores estén correlacionados

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“En el estudio, se analizaron 10 ítems de marketing. Después del EFA quedaron 3 factores que explican el 62.6% de la varianza total. Eso significa que con solo 3 dimensiones entendemos más de la mitad de la información.”

(cliente, cobertura, proactividad)

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EFA: Análisis Factorial Exploratorio

CFA: Análisis Factorial Confirmatorio

SEM: Modelado de Ecuaciones Estructurales

KMO: Kaiser-Meyer-Olkin

PCA: Análisis de Componentes Principales (variante de EFA)

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Revisar si los datos son adecuados

Prueba KMO (muestra suficiente)

Bartlett (que sí existan correlaciones).

Extraer factores

Métodos para decidir cuántos factores:

Kaiser (>1 eigenvalue)

Scree test (rodilla de la gráfica)

Parallel analysis (comparar con datos simulados).

Rotar factores

Para hacerlos más interpretables.

Ortogonal (sin correlación) vs. Oblicua (con correlación → más realista en marketing).

Interpretar y etiquetar

Agrupar ítems y darles un nombre lógico.

Ejemplo en el artículo:

1. Relación con clientes

2. Cobertura de marketing

3. Capacidad proactiva.

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El estudio solo hizo EFA, no Confirmatory Factor Analysis (CFA). y se sugieren hacer CFA después para validar los factores.

La muestra fue específica (sector de mármol en Pakistán), por lo que los resultados no se pueden generalizar.