Rotación en análisis de componentes principales categórico : un caso práctico

Resumen

Por todos es conocida la complejidad que conlleva la interpretación de los factores obtenidos mediante cualquier procedimiento de reducción de la dimensionalidad de un conjunto de variables. Las soluciones factoriales no rotadas alcanzan el objetivo de reducción de datos, pero no siempre facilitan una información que ofrezca la interpretación más adecuada de las variables examinadas. Es por esto, que en un segundo paso ha de hacerse uso de la rotación, facilitando así la interpretación y disminuyendo algunas de las ambigüedades que a menudo acompañan a las soluciones factoriales no rotadas. Sin embargo, la mayoría de paquetes estadísticos no ofrecen esta posibilidad cuando se trata de aplicar técnicas de escalamiento óptimo a variables que no están en escala métrica. En este trabajo abordamos cómo es posible superar esta dificultad mediante una combinación de técnicas disponibles en SPSS, simplificando así la interpretación de las dimensiones obtenidas a partir de un conjunto de variables categóricas.