INTRODUCCIÓN

    El Análisis Factorial es una técnica multivariante que consiste en resumir la información contenida en una matriz de datos con V variables. Para ello se identifican un reducido número de factores F, siendo el número de factores menor que el número de variables. Los factores representan a la variables originales, con una pérdida mínima de información.

    El modelo matemático del Análisis Factorial es parecido al de la regresión múltiple. Cada variable se expresa como una combinación lineal de factores no directamente observables.

    Xij = F1i ai1 + F2i ai2+....+Fki aik + Vi

    Siendo:

    Xij la puntuación del individuo i en la variable j .
    Fij son los coeficientes factoriales.
    aij son las puntuaciones factoriales.
    Vi es el factor único de cada variable.

    Se asume que los factores únicos no están correlacionados entre sí ni con los factores comunes.

    Podemos distinguir entre Análisis Factorial Exploratorio, donde no se conocen los factores "a priori", sino que se determinan mediante el Análisis Factorial y, por otro lado estaría el Análisis Confirmatorio donde se propone "a priori" un modelo, según el cual hay unos factores que representan a las variables originales, siendo el número de estos superior al de aquellos, y se somete a comprobación el modelo.

    Para que el Análisis Factorial tenga sentido deberían cumplirse dos condiciones básicas: Parsimonia e Interpretabilidad . Según el principio de parsimonia los fenómenos deben explicarse con el menor número de elementos posibles. Por lo tanto, respecto al Análisis Factorial, el número de factores debe ser lo más reducido posible y estos deben ser susceptibles de interpretación sustantiva. Una buen solución factorial es aquella que es sencilla e interpretable.

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