Psicometria-Menesesetal

Editorial UOC 157 Capítulo III. Validez
Tabla 4. Varianza total explicada
Componente Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al
cuadrado de la extracción
Total
% de la
varianza
%
acumulado
Total
% de la
varianza
%
acumulado
1 4,636 57,947 57,947 4,636 57,947 57,947
2 ,718 8,969 66,916
3 ,681 8,513 75,429
4 ,572 7,155 82,584
5 ,558 6,969 89,553
6 ,344 4,303 93,856
7 ,304 3,803 97,659
8 ,187 2,341 100,000
Método de extracción: análisis de componentes principales
A partir de p variables, el análisis factorial extrae el mismo número de factores,
no relacionados entre sí, y cada uno de los factores se define como combinación
lineal de las p variables originales. Estos p factores se ordenan por orden de importancia;
en efecto, el primer componente o factor es el mejor resumen de las relaciones
lineales que presentan los datos. El segundo factor es la segunda mejor
combinación de las variables, con la condición de que sea ortogonal (sin relación)
con el primero, y así sucesivamente con el resto de los p factores o componentes.
Un criterio muy extendido, el más utilizado a la hora de extraer los componentes
es el del valor propio o autovalor superior a 1. Otro sería retener los factores
necesarios hasta conseguir un porcentaje adecuado de variabilidad
explicada por los componentes.
El valor propio o autovalor () se define como la suma de los cuadrados de
las saturaciones o correlaciones de cada ítem con el componente en cuestión.
Representa, por tanto, una medida de la variabilidad explicada en las variables
por parte del componente o factor.
En la tabla de varianza total explicada, donde se desglosan los diferentes
componentes, vemos que solo hay un componente con valor propio (4,63) superior
a 1. Por tanto, confirmaría una estructura unidimensional del test, ya que
todas las preguntas confluyen en un solo componente, identificable como el