Seleccionar las opciones de análisis para Análisis factorial

Ingrese matrices o influencias que se utilizarán para la extracción inicial y especifique opciones para estimación de máxima verosimilitud.

Matriz para factores

• Correlación Seleccione para calcular los factores usando la matriz de correlación. Utilice la matriz de correlación para estandarizar las variables cuando las variables se miden usando escalas diferentes.
• Covarianza: Seleccione para calcular los factores usando la matriz de covarianzas. Utilice la matriz de covarianzas si no desea estandarizar las variables. La matriz de covarianzas no se puede usar si usted selecciona Máxima verosimilitud como el método de extracción en el cuadro de diálogo principal.

Fuente de la matriz

• Calcular de las variables: Seleccione para utilizar la matriz de correlación o la matriz de covarianzas que se calcula a partir de los datos de mediciones.
• Utilice la matriz: Seleccione para utilizar una matriz almacenada para calcular las influencias y los coeficientes. Si usted usa una matriz almacenada, Minitab ignora cualquier dato sin procesar que ingrese en Variables en la ficha principal.

  Nota

  Si usted elige esta opción, Minitab no puede calcular las puntuaciones.

Cargas para la solución inicial

• Calcular de las variables: Seleccione para calcular las influencias a partir de los datos.
• Utilice las cargas: Seleccione para utilizar influencias que se calcularon previamente, luego especifique las columnas que contienen las influencias. Usted debe especificar una columna para cada factor.

  Sugerencia

  Usted puede utilizar influencias almacenadas para examinar el efecto en diferentes rotaciones o pronosticar puntuaciones de factores con nuevos datos. Use el cuadro de diálogo principal para ingresar diferentes tipos de rotaciones o ingresar nuevas columnas de datos para las variables.

Extracción de máxima verosimilitud

Utilizar estimaciones iniciales de comunalidad en

Usualmente, los valores predeterminados conducen a una solución que converge. Sin embargo, usted puede ingresar una columna de estimaciones iniciales de comunalidad para obtener lo siguiente:

• Estimaciones más precisas, que por lo general son más grandes que los valores predeterminados
• Estimaciones menos precisas, que por lo general son más pequeñas que los valores predeterminados, para determinar si las influencias de los factores finales son sensibles a las comunalidades iniciales

Ingrese la columna que contiene los valores iniciales para las comunalidades. La columna debe contener un valor para cada variable.

Iteraciones máximas

Ingrese el número máximo de iteraciones permitidas para una solución. El valor predeterminado es 25. Usualmente, 25 son suficientes iteraciones para que la función de verosimilitud converja. Si la función no converge, usted puede ingresar un número grande para aumentar el número máximo de iteraciones.

Convergencia

Ingrese el criterio de convergencia (ocurre cuando los valores de unicidad no cambian mucho). Este número es el tamaño del cambio más pequeño. El valor predeterminado es 0.005.

Usualmente, la función de verosimilitud converge a un punto donde cambia menos de 0.005 en una iteración. Si la función no converge, usted puede ingresar un número más grande, pero un número más grande puede hacer que el análisis sea más sensible a la escogencia de comunalidades iniciales.