Reducción de datos y variables psicológicas. Métodos y aplicaciones basados en el Análisis Paralelo.

RICHARD'S, MARÍA M; RICCI, L.

Córdoba

Congreso; X Congreso Latinoamericano de Sociedades de Estadística.; 2012

Sociedades de Estadística de Argentina (SAE), Chile (SOCHE) y Uruguay (SUE).

Si bien en Psicometría se han realizado importantes avances metodológicos en las últimas décadas, las técnicas de Análisis Exploratorio y Reducción de Datos en variables no normales han recibido menor atención. En este contexto, nuestro trabajo se ha centrado en explorar y desarrollar, mediante la generación de procedimientos de simulación estadística, un criterio de decisión para la retención de factores significativos en el Análisis de Componentes Principales, aplicado en principio a variables psicológicas discretas bajo la hipótesis de independencia, representadas por ítems con formato Likert de los cuestionarios psicológicos habituales. Se ha encontrado que es preferible utilizar la alternativa que ajusta comparando los autovalores obtenidos con los esperados por azar o en función de los intervalos de la confianza, más que la regla de Kaiser del autovalor>1. Los resultados preliminares representan un avance en materia de exploración y modelado de datos en Psicología, siempre que se requieran entornos flexibles para analizar y comprender el significado de la información cuantitativa asociada a la aplicación de una prueba, test o escala psicológica.