Utilizar el análisis factorial para la construcción de escalas es un poco un arte. Es habitual dejar de lado los ítems que se cargan en un grado sustancial en más de un factor después de la rotación factorial.
Dicho esto, algunas ideas alternativas:
- Considere si ha extraído suficientes factores. A veces, cuando se extraen más factores, los elementos de carga cruzada o los elementos que no se cargan mucho pueden cargarse limpiamente en un factor.
- Si sólo se trata de la fase inicial de la recogida de datos y tiene previsto generar más elementos, o ya tiene un gran conjunto de elementos, entonces tiene más sentido dejar de lado los elementos de carga cruzada. Si se trata de una sola toma, entonces podría ser más reacio a dejar de lado los ítems.
- También debe considerar cuál es su umbral para las cargas cruzadas (.3, .4, .5). Si lo fija demasiado alto, es posible que no identifique los elementos problemáticos. Si lo fija demasiado bajo, puede detectar cargas cruzadas que reflejen un poco de ruido en los datos o que, en general, no afecten sustancialmente a la pureza de los factores.
- No te olvides de pensar. Piense por qué los elementos tienen carga cruzada. ¿Qué hay en los dos factores y en la naturaleza de los ítems que lleva a esta carga cruzada? Puede haber razones teóricas o de otro tipo por las que quiera modelar y conservar los ítems con carga cruzada.
Referencias
Quizás quiera leer algunos de los siguientes artículos sobre el análisis factorial y la construcción de escalas:
- Constructing Validity de Clark y Watson: Cuestiones básicas en el desarrollo de escalas objetivas. PDF
- Gerbing and Anderson's An Updated Paradigm for Scale Development Incorporating Unidimensionality and Its Assessment PDF
- Análisis factorial y revisión de escalas de Reise, Waller y Comrey PDF
- Hinkin's A Review of Scale Development Practices in the Study of Organizations PDF
- La aplicación del análisis factorial exploratorio en la psicología aplicada, de Ford, MacCallum y Tait: A Critical Review and Analysis
- Evaluación del uso del análisis factorial exploratorio en la investigación psicológica, de Fabrigar, Wegener, MacCallum y Strahan
- Las mejores prácticas de Costello y Osborne en el análisis factorial exploratorio: Cuatro recomendaciones para sacar el máximo partido a su análisis de datos
