El análisis factorial exploratorio (AFE) es una técnica estadística fundamental en la investigación científica, especialmente en el desarrollo y validación de instrumentos de medición. Su objetivo principal es identificar las estructuras latentes que subyacen a un conjunto de variables observadas. A pesar de su relevancia, el uso del AFE ha estado marcado por prácticas obsoletas y errores comunes, según lo documentado en investigaciones recientes (Lloret-Segura et al., 2014). Este artículo presenta una guía práctica para implementar el AFE de manera efectiva, abordando conceptos clave, ejercicios prácticos y ejemplos.
El AFE se utiliza para explorar la estructura subyacente a un conjunto de variables y determinar el número de factores comunes necesarios para explicar la varianza compartida entre ellas. A diferencia del análisis factorial confirmatorio (AFC), que valida modelos predefinidos, el AFE permite formular hipótesis sobre la naturaleza de los factores.
Para realizar un AFE efectivo, es fundamental cumplir con ciertos supuestos, como la linealidad, normalidad multivariada y la adecuación de la muestra. Herramientas como SPSS, FACTOR y MPlus facilitan su aplicación, pero es crucial seleccionar métodos apropiados de estimación y rotación.
Un equipo de investigación desea validar un instrumento sobre resiliencia en adolescentes. Tras aplicar el AFE, identifican tres factores principales que explican el 65% de la varianza: “habilidades emocionales”, “redes de apoyo” y “adaptación al cambio”. Esto demuestra la utilidad del AFE para validar constructos complejos.
El AFE es una herramienta poderosa cuando se aplica con rigor metodológico. Su correcta implementación requiere comprender sus fundamentos, utilizar métodos estadísticos apropiados y adoptar criterios actuales de análisis. Al seguir estas recomendaciones, los investigadores pueden garantizar resultados sólidos y útiles para sus estudios.
