El análisis factorial es un tipo de análisis estadístico que investiga diferentes correlaciones y patrones que pueden ocurrir entre mediciones. Hay dos tipos de análisis factorial; exploratorio y confirmatorio. Estas dos versiones se pueden utilizar individualmente o combinadas. Hay muchos tipos diferentes de cálculos estadísticos que se utilizan en este análisis.
Un primer paso común utilizado en el análisis factorial incluye la recopilación de las medidas en el experimento. Las matemáticas de correlación se utilizan para determinar las correlaciones existentes. El investigador determinará si se incluirán todos los factores calculados a partir del análisis. Algunos experimentos requerirán que se incorporen ciertos factores a las estadísticas y que se excluyan otros.
Un método que se utiliza para extraer los posibles factores es la máxima verosimilitud. Este cálculo es tan complicado que se utilizan programas informáticos estadísticos, ya que un investigador normalmente no puede realizar el cálculo a mano. Los factores incluidos en el análisis también pueden combinarse de varias formas. El análisis requerirá que el orden de los factores se rote o se peine de una manera que explique la gran varianza o dispersión de los datos.
Una vez que se calculan los factores y las puntuaciones finales, se pueden interpretar los datos. Los factores que tengan las puntuaciones más altas tendrán la mayor influencia en las mediciones. Estos puntajes también pueden usarse para análisis estadísticos adicionales. A diferencia de otros tipos de análisis estadístico, este análisis puede resultar en una cantidad ilimitada de factores importantes, en lugar de restringir los factores a un grupo pequeño.
El análisis factorial exploratorio se utiliza para comprender qué cosas de la naturaleza pueden influir en determinadas medidas. La fuerza con la que estos factores influyen en las mediciones también es de interés en la versión exploratoria. Estos no están predeterminados antes de tomar las medidas. Con el análisis factorial confirmatorio, hay factores específicos que se están investigando antes de los cálculos.
Ambos tipos de análisis factorial se pueden utilizar dentro de un experimento. La versión exploratoria se puede usar para crear una teoría, mientras que la versión confirmatoria se usa para probar esa teoría. Si el análisis confirmatorio no es favorable, es posible que el investigador deba cambiar la forma en que se calcula el análisis exploratorio.
El número de mediciones necesarias para estos cálculos es importante. La mayoría de los cálculos requieren al menos diez mediciones, si no más. Por lo general, el análisis confirmatorio necesitará muchas más mediciones que exploratorias. A veces, se necesitan al menos 200 mediciones para un análisis exitoso. Como regla general, el uso de más mediciones generalmente da como resultado datos más confiables, aunque el número necesario dependerá del experimento.