Luego de unas vacaciones de dos meses, volvemos nuevamente por estos lares; en este caso para abordar en forma exploratoria un tema muy importante, el Análisis Factorial.  Como se pueden imaginar, este punto es bastante largo así que solamente se hará un acercamiento breve al mismo, tomando como fuente a Hair et al (2010).

El análisis factorial es una técnica multivariante, que sirve para determinar sobre qué factores o dimensiones están agrupadas un conjunto de variables.  Supóngase que se han identificado nueve variables que afectan la decisión de un consumidor a la hora de elegir un determinado centro comercial; el analista se ha percatado de que esta cantidad de variables es excesiva y desea agruparlas en dimensiones que las caractericen.

La aplicación de esta herramienta permitirá por ejemplo que cuatro variables se agrupan en la dimensión experiencia del comprador en el centro comercial, tres más están en la dimensión variabilidad y disponibilidad, finalmente dos estarán en nivel y precio.

La ventaja de este método con respecto a un agrupamiento a simple vista, es que elimina el factor de error que esta técnica puede tener; ya que utiliza una serie de herramientas cuantitativas, basadas en correlaciones; lo cual asegura que el resultado altamente confiable.

Por otro lado, a diferencia de otros métodos multivariantes como el MANOVA, regresión múltiple etc., el análisis factorial no trabaja con variables independientes ni dependientes; sino que se basa en la interdependencia de todas las variables; he ahí su cuota de interés.  Los cálculos para el desarrollo de este análisis son aparentemente complejos, pero se pueden llevar a cabo en un paquete estadístico.

El procedimiento es muy largo para explicar en un post tan corto como este, es por eso que los invito a explorar en la literatura adecuada (o por internet) sobre este tipo de análisis y de paso entrar en el mundo multivariante.

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