El análisis factorial se utiliza para datos transversales en los que las observaciones son independientes. ¿Cómo se aplica este concepto a los datos de series temporales en los que las observaciones no son independientes?
Respuesta
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Simple_One
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Creo que realmente depende del entorno. Si realizas una investigación psicológica longitudinal y rellenas un cuestionario cada semana (con respuestas en escala de Likert), puedes realizar un análisis factorial basado en el alfa de Cronbach para todos, y luego comparar los resultados a lo largo del tiempo. Si se utilizan datos de sensores, que son todos numéricos, se pasa al procesamiento de señales. Ahí puedes aplicar lo mismo pero con PCA, o aplicar otros análisis como covarianza, correlación, regresión multivariante, etc. Si todos los datos a lo largo del tiempo son nominales, basta con ejecutar chi-cuadrado en cada periodo y volver a comparar los resultados. Realmente necesita contexto y datos específicos para relacionarlo con alguna solución.
