El Análisis factorial exploratorio (AFE) es considerada la técnica por excelencia para hallar las variables latentes o factores comunes de un conjunto de datos o ítems. Para hacer uso del AFE se emplean ciertos criterios. Estos, así como muchos otros aspectos en la investigación y el análisis de datos, han ido cambiando con el tiempo. Es así que, en la actualidad, han llegado a coexistir criterios tanto clásicos como modernos.

Las diferentes revisiones de los estudios que usaron el AFE han permitido concluir que el empleo de los criterios clásicos proporciona un resultado colmado de limitaciones, errores, deficiencias, entre otros. Por ello, podemos afirmar que los criterios modernos tienen cierta superioridad sobre los clásicos. Muy a pesar de lo anteriormente expresado, la poca difusión y poco uso de los criterios modernos obstaculizan, de alguna manera, su adecuado uso.

El artículo “El análisis factorial exploratorio de los ítems: una guía práctica, revisada y actualizada” logra identificar las recomendaciones clásicas y actuales en aspectos relacionados a:

• Tipos de datos y matriz de asociación

• Método de estimación de factores

• Número de factores a retener

• El tipo de rotación y asignación de ítems

En la siguiente imagen se muestran algunas recomendaciones basadas en criterios actuales del uso del AFE.

Como se observa, el esquema agrupa 4 aspectos centrales:

• Tipos de datos y matriz de asociación: Al hacer uso de la matriz de correlaciones policórica/tetracórica, se recomienda no emplear muestras por debajo de 300 sujetos. Para el caso de matriz de Pearson, trabajar con una muestra mínima de 200 casos.

• Método de estimación de factores: El método de máxima verosimilitud (MV) se recomienda para ítems continuos y ordinales (que tengan como mínimo 5 categorías de respuesta), que además cumplan con el criterio de normalidad. Es un método que ofrece medidas de ajuste, pruebas de significación y errores típicos.

Para ítems ordinales se recomienda el uso de cualquier método de mínimos cuadrados ordinarios, entre ellos el método de mínimos cuadrados no ponderados (ULS).

• Número de factores a retener: Se recomienda el uso del método Análisis Paralelo o el método MAP. Por otro lado, se desaconseja el uso de la regla de Kaiser.

• Método de rotación y asignación de ítems: Para el método de rotación, se recomienda la rotación oblicua, aunque no se especifica qué criterio de rotación presenta “mejores” soluciones, por lo que dependerá del investigador tomar una decisión respecto a ello. Asimismo, para la saturación de ítems, aquellos que no superen saturaciones de .40 deberán ser eliminados del análisis y sometidos a un examen (sustantivo y metodológico) de donde se establecerá: si se elimina el ítem, si se revisa o si se añaden nuevos ítems.