Analítica de Datos: Reducción de datos con numero menor de variables sin distorsionar la informac...

1. Formulación del problema

2. Determinación de número de factores

2.1. Reglas y criterios

2.1.1. Determinación "a priori"

2.1.2. Regla de Kaiser

2.1.3. Criterio del porcentaje de varianza

2.1.4. Criterio de sedimentación

2.1.5. Criterio de la división a la mitad

2.1.6. Criterio del valor propio

3. Rotación de factores

4. Interpretación de factores

4.1. Rotación Ortogonal

4.1.1. Varimax

4.1.2. Quartimax

4.1.3. Equamax

4.2. Rotación Oblilcua

4.2.1. Oblimin

4.2.2. Promax

5. Validación del modelo

6. Calculo de Puntuaciones factoriales

6.1. Método de regresión

6.2. Método de Bartlett

6.3. Método de Anderson Robin

7. Análisis de la Matriz de correlación

7.1. Cargas factoriales

7.2. Matriz de Cargas

7.3. Coeficiente de correlación

7.4. Comunidad

7.5. Especificidad

7.6. Métodos

7.6.1. Test de esfericidad de Bartlett

7.6.2. Test Kaiser-Mayer-Olkin

7.6.3. Triplpe condición de análisis

7.6.4. Matriz anti-imagen

8. Extracción de factores

8.1. Métodos

8.1.1. De los Componentes principales

8.1.2. De los Ejes principales

8.1.3. Mínimos cuadrados no ponderados

8.1.4. Mínimos cuadrados generalizados

8.1.5. Factorización por imágenes

8.1.6. Método Alfa

9. Selección de la muestra

9.1. Amplitud

9.2. Heterogeneidad