The factor analysis procedure for exploration: a short guide with examples / El análisis factorial exploratorio: una guía breve con ejemplos

Abstract

Surveys and tests contain multiple test items, sets of repeated tests or multiple survey questions. Commonly, these units are arranged within instruments subject to varying contexts of tests or questions. The analyst’s goal is to discover communalities across these items such that items can be reduced down to common meaningful factors. We provide a literature review that supports our further choice between exploratory analytical models for analysing empirical data and for building a guide to interpreting results. The purpose of this research is to provide a methodological and systematic framework for researchers who consider exploratory analyses. Following a comparison between factor extraction methods, we suggest various approaches to look at the association between the original variables and the factor, as well as correlations between factors. Our empirical case study data is a survey instrument of 19 items from a questionnaire developed by the Branco Weiss Institute in Israel, for evaluating at-risk high school and intermediate school students. Properties of the data such as the sample size, the quality of data by means of distribution patterns and extreme values, and correlations between the original items are considered. We argue that a concurrent integration of two fundamental processes — the empirical model fit and the substantive meaning — are essential in the process of implementing exploratory analysis results. The main conclusion is that the process of exploring latent factors needs an allocation of analytical resources, similar to other statistical modelling practices. Data and context mutually function as the platform for arriving at the optimal number of factors and their item composition. The exploratory factor analysis is a powerful tool for researchers who are ready to operate this tool properly.

Resumen

Las encuestas y los tests contienen múltiples ítems, repeticiones de tests que se incluyen en una batería o múltiples preguntas de cuestionarios. En general, estas unidades están organizadas dentro de instrumentos que están sujetos a contextos variados de tests o preguntas. El objetivo del analista es descubrir lo que hay en común entre estos ítems de modo que puedan reducirse a factores comunes significativos. A continuación, ofrecemos un estudio bibliográfico que corrobora la elección entre los diferentes modelos analíticos exploratorios para el análisis de datos empíricos y para la elaboración de una guía que permita interpretar los resultados. El objetivo de este estudio es proporcionar un marco metodológico y sistemático a aquellos investigadores que consideran la posibilidad de utilizar los análisis exploratorios. A partir de una comparación entre métodos de extracción de factores, sugerimos varios enfoques que permiten estudiar la asociación entre las variables originales y el factor, así como las correlaciones entre los factores. Los datos de nuestro estudio empírico de caso provienen de una encuesta de 19 ítems procedentes de un cuestionario desarrollado por el Instituto Branco Weiss de Israel para la evaluación de alumnos de secundaria en situación de riesgo, en base al entorno escolar y la red de relaciones personales. Se toman en consideración las propiedades de los datos como, por ejemplo, el tamaño de la muestra, la calidad de los datos a través de los patrones de distribución y los valores extremos, y las correlaciones entre los ítems originales. Sugerimos que una integración concurrente de dos procesos fundamentales, el ajuste del modelo empírico y el significado sustantivo, es esencial en el proceso de implementación de los resultados de los análisis exploratorios. La conclusión principal es que el proceso de exploración de los factores latentes requiere una asignación de recursos analíticos, en forma similar al modelado estadístico. Los datos y el contexto funcionan mutuamente a modo de plataforma para obtener la cantidad óptima de factores y la composición de sus ítems. El análisis factorial exploratorio es una herramienta poderosa para aquellos investigadores que estén dispuestos a utilizarla de manera apropiada.

Keywords:

• EFA
• PCA
• common factor
• rotation
• orthogonal
• oblique

Palabras clave:

• análisis factorial exploratorio (EFA)
• análisis de componentes principales (PCA)
• rotación
• ortogonal
• oblicua

Disclosure statement

No potential conflict of interest was reported by the authors. / Los autores no han referido ningún potencial conflicto de interés en relación con este artículo.