Análisis multivariante de datos educacionales

Abstract

Realizar un estudio de la utilidad del análisis factorial como método peculiar de tratar e interpretar variables implícitas a un determinado fenómeno sometido a análisis. 430 sujetos de quinto de EGB: 320 hombres y 111 mujeres. 459 sujetos de octavo de EGB: 354 hombres y 138 mujeres. 346 sujetos de COU: 163 hombres y 83 mujeres. Estudio exploratorio que trata las siguientes variables: adaptación emocional, adaptación familiar, adaptación escolar, adaptación social, reservado-abierto, menos inteligente-más inteligente, inestable-sereno, excitable-calmado, sumiso-dominante, sobrio-entusiasta, perseverante-inconstante, cohibido-activo, sensible-pragmático, dubitativo-activo, astucia-franqueza, inseguro-autosuficiente, controlado-incontrolado, tenso-relajado, sensible-realista, suspicaz-confiado, imaginativo-práctico, aprensivo-sereno, radical-conservador, dependiente-autosuficiente, ansiedad, obsesión, depresión, organización, motivación, desequilibrio somático, satisfacción, creatividad. Cuestionario CBA y CPQ-CCP2 para recopilar los datos de quinto de EGB. Cuestionario TBA y HSPQ para recoger los datos del nivel de octavo de EGB. Cuestionario 16 PF y CPE para recopilar los datos correspondientes a COU. Análisis factorial realizado a través del paquete SPSS. Este análisis está dividido en los apartados propios del mismo: establecer la matriz de correlaciones 'R'; elaborar la matriz reducida 'R'; cálculo matricial; proceso de factorización; hallar la matriz factorial; aplicación del método del factor principal; análisis comparativo por sexo y nivel; análisis de la similaridad en función del sexo por un lado para hombres y otro para mujeres, con el fin de ver si existe alguna relación entre las estructuras factoriales resultantes. La varianza total de una variable relacionada con otra es la suma de la unicidad y de la comunalidad y equivale a la unidad. La matriz de correlaciones 'R' es el punto de partida del análisis factorial. El número de variables abstractas 'R' es el rango de la matriz de correlaciones reducida 'R' y explica la varianza común de todas las variables sometidas al análisis debe de ser menor que el número de variables originales de partida 'N'. La comunalidad de una variable es equivalente a la suma de los cuadrados de los coeficientes factoriales. Es menor a 1. El índice de similaridad se determina en relación a un conjunto de variables fijas y homogéneas comparadas en muestras diferentes. Denota la validez o estabilidad de las variables objeto de la comparación entre las diferentes muestras. El AF pone de manifiesto las relaciones de un conjunto homogéneo de variables a través de la matriz de correlaciones haciendo emerger una estructura factorial determinada independiente de los propios sujetos. Toda investigación basada en análisis factorial se debe ajustar al principio de parsimonia y significado científico de las interpretaciones en el conjunto específico estudiado.