Modelos complementarios al Análisis Factorial en la construcción de escalas ordinales: un ejemplo aplicado a la medida del Clima Social del AulaArtículo de Revista
El Análisis Factorial (AF) de componentes principales es uno de los modelos estadísticos de mayor aplicación en investigaciones educativas para estudiar las propiedades de una escala. Su generalizado uso se extiende también a escalas no métricas (categóricas u ordinales) y, sin embargo, las propiedades de estas escalas no cumplen con los requisitos del Análisis Factorial (tales como normalidad de las distribuciones o linealidad de las relaciones entre las variables). Son varios los problemas que se generan y algunos los procedimientos destinados a solventar, en mayor o menor medida, esta falta de adecuación del modelo del AF a datos no métricos. Aquí se describen brevemente algunos de los más relevantes: el Análisis Paralelo o el Análisis Factorial desde la Teoría de Respuesta al Ítem. Igualmente, se propone como una posible solución el empleo conjunto de modelos multivariantes de interdependencia de reducción de la dimensionalidad, tales como el Análisis de Componentes Principales No Lineal (ACPNL), el Escalamiento Multidimensional (EMD) no métrico y el Análisis Cluster (AC), modelos que se adaptan bien a escalas ordinales. En esta línea se muestra un uso combinado y complementario de estos dos últimos, el EMD no métrico y AC, junto con el AF de componentes principales, en el estudio de una escala Likert sobre Clima Social del Aula elaborada en una investigación previa. Como resultado, el ajuste de los modelos a los datos mejora notablemente y la solución de las dimensiones internas es más parsimoniosa y coherente con la concepción sustantiva que inspiró la escala.
