Análisis Factorial vs PCA

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Diferencias y usos entre AF y PCA

Créé par

Rebeca Quispe

Bolivia

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Análisis Factorial vs PCA


Froggy Jumps Análisis Factorial vs PCAVersion en ligne Diferencias y usos entre AF y PCA par Rebeca Quispe 1 ¿Qué objetivo principal tiene el Análisis Factorial (AF)? a Reducir dimensionalidad sin supuestos b Identificar factores latentes que explican correlaciones c Calcular promedios de variables 2 ¿Qué objetivo tiene PCA en general? a Mejorar la homogeneidad de grupos b Reducir dimensionalidad conservando varianza c Descubrir estructuras latentes 3 En AF, ¿qué representa cada factor? a Una variable observada b Una métrica de calidad de datos c Una variable latente que explica covariaciones 4 ¿Qué se suele usar para rotar factores en AF? a Sin rotación b Rotación lineal sólo c Rotación ortogonal o oblicua 5 En PCA, ¿qué se usa para la reducción de dimensionalidad? a Criterios de clasificación b Factores latentes no observables c Componentes principales con mayor varianza 6 ¿Qué supuestos distingue AF de PCA? a AF asume latentes y covariación entre variables b PCA asume latentes, AF no c Ninguno de los dos 7 ¿Qué indica un eigenvalor alto en AF? a Una mala calidad de dato b Una variable individual c Un factor que explica mucha varianza común 8 ¿Qué indica un eigenvalor alto en PCA? a Un componente nulo b Un componente que explica mucha varianza total c Una variable redundantemente alta 9 ¿Cuál es la salida típica de PCA? a Nuevas variables ortogonales (componentes) b Clusters de variables c Factores no correlacionados 10 ¿Cuándo es preferible AF sobre PCA? a Cuando no hay correlaciones entre variables b Cuando buscamos factores subyacentes y explicaciones teóricas c Cuando hay poca varianza

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Análisis Factorial vs PCAVersion en ligne

par Rebeca Quispe

¿Qué objetivo principal tiene el Análisis Factorial (AF)?

¿Qué objetivo tiene PCA en general?

En AF, ¿qué representa cada factor?

¿Qué se suele usar para rotar factores en AF?

En PCA, ¿qué se usa para la reducción de dimensionalidad?

¿Qué supuestos distingue AF de PCA?

¿Qué indica un eigenvalor alto en AF?

¿Qué indica un eigenvalor alto en PCA?

¿Cuál es la salida típica de PCA?

¿Cuándo es preferible AF sobre PCA?