Adecuación de la matriz de correlaciones

Qué es

Dos comprobaciones que se hacen ANTES de buscar factores: el KMO y la esfericidad de Bartlett.

Para qué sirve

Un análisis factorial devuelve una solución con cualquier matriz, también con una sin estructura. Estas dos pruebas indican si esa solución será interpretable.

Opciones

• KMO: Contrasta la magnitud de las correlaciones observadas frente a la de las correlaciones parciales. Los tramos son los de Kaiser y Rice (1974), con sus palabras: 0,90 o más, maravilloso; en los 0,80, meritorio; en los 0,70, regular; en los 0,60, mediocre; en los 0,50, malo; por debajo de 0,50, inaceptable. La herramienta avisa desde 0,60, que es más exigente que su mínimo, y el aviso lo dice.
• MSA por ítem: El mismo índice calculado ítem a ítem. Es más informativo que el global porque señala de qué ítem viene el problema: por debajo de 0,50 comparte poca varianza con el resto, y la práctica habitual es revisarlo o retirarlo (Kaiser, 1974; Hair y otros, 2019). Retirarlo es una decisión de contenido: depende de qué mide dentro del constructo, no solo de la cifra.
• Bartlett: Contrasta la hipótesis de que la matriz de correlaciones sea una matriz identidad. Con muestras grandes resulta significativo casi siempre, de modo que sirve para descartar, no para confirmar: el criterio decisivo es el KMO.