Estoy realizando un Análisis Factorial Exploratorio con 7 ítems. Uno de ellos (llámese v1 ) tienen altas correlaciones con otros 3, y otros 3 están mutuamente correlacionados de forma moderada. He intentado extraer 2 y 3 factores, pero varios elementos tienen cargas en 2 factores.
Si quito v1 y extraer 2 factores, entonces dos ítems no cargan altamente en ninguno de ellos. Pero 4 cargan altamente en el factor 1 y el último carga altamente en el factor 2. Estoy haciendo el EFA para saber si hay algún concepto subyacente que dé lugar a los ítems (y no para reducir simplemente el número de ítems), los dos factores y las cargas de las variables en ellos me parecen intuitivos. Pero no estoy seguro de poder eliminar un ítem sin más. He visto ce con respecto al ACP, y entiendo la razón de no incluir variables colineales. Pero necesito alguna referencia para defender esto en un trabajo que estoy escribiendo.
Mi segunda preocupación es que el estadístico chi-cuadrado es alto y significativo, lo que significa que el modelo no se ajusta bien a los datos, independientemente del número de factores que extraiga (no puedo extraer más de 4 con sólo 7 elementos). ¿Hay alguna forma de ajustar mejor el modelo?
