¿Análisis factorial o simplemente se limita a comparar las medias?

Question

Me gustaría que alguien me ayudara con las siguientes preguntas Esto es para mi disertación (soy relativamente nuevo en el SPSS y en la estadística).

Tengo un pequeño conjunto de casos (N=41) de empresas que respondieron a mi cuestionario. Hay 2 conjuntos de preguntas con escala Likert de 5 puntos: - un conjunto está destinado a determinar si la empresa utiliza la medición del rendimiento para una estrategia de ventaja de costes o una estrategia de diferenciación (8 preguntas) - un conjunto de preguntas está destinado a medir si la empresa considera útil la medición del rendimiento (6 preguntas) Las empresas ya han sido clasificadas en las de alto (Hi) rendimiento y bajo (Lo) rendimiento.

He calculado las puntuaciones medias de cada grupo y he podido comparar las medias utilizando la prueba t para los dos grupos (Hi/Lo).

También hice un análisis factorial, decidí dos factores para el primer conjunto (KMO=0,74) y uno para el segundo y terminé con puntuaciones factoriales como variables. Éstas oscilan, por ejemplo, entre -2,6 y +1,3. Ahora no sé qué puedo hacer con estos resultados.

Me gustaría poder determinar que si una empresa obtiene una puntuación alta en el segundo conjunto de preguntas (utilidad) y una puntuación alta, digamos, en la escala de ventaja de costes, esa empresa utiliza la medición del rendimiento para la estrategia de ventaja de costes. Una especie de escala de utilidad que "mejore" las otras dos (si esto tiene sentido).

Así podría averiguar si el grupo de alto rendimiento sigue una determinada estrategia o no (lo mismo para los de bajo rendimiento).

¿Podría hacerlo la regresión o la correlación?

Gracias de antemano,

Nic

Answer 1

En primer lugar, si la medida de rendimiento es realmente numérica y alguien la clasificó en alta y baja, sería mejor si pudiera obtener la medida original. A continuación, podría realizar una regresión lineal utilizando esa medida como variable dependiente y las puntuaciones de los dos factores como variables independientes. También podría incluir la interacción entre ellas.

Si "alto" y "bajo" es todo lo que puede obtener, entonces puede hacer algo muy similar, excepto que tendrá que utilizar la regresión logística en lugar de la regresión lineal.

Answer 2

Teniendo en cuenta lo que ha dicho Peter y lo que él y el OP han dicho en los comentarios, creo que se debería asumir que las categorías son correctas y hacer el análisis a partir de ahí. No veo exactamente por qué se realizó un análisis factorial. Una prueba de diferencia entre las medias de los dos grupos puede ser informativa, pero como se trata de la media de las variables de la escala Likert, que son de naturaleza ordinal, una prueba no paramétrica, como la prueba de suma de rangos, podría ser más apropiada.

Estoy de acuerdo con Peter en que una regresión logística utilizando la puntuación media individual de Likert de los encuestados del primer conjunto de preguntas y la misma puntuación media de Likert del segundo conjunto de preguntas podrían utilizarse como covariables para predecir el grupo. La importancia de estas variables en el modelo podría responder a su pregunta.