El análisis factorial exploratorio (AFE) es una técnica estadística multivariada que permite identificar la estructura subyacente de un conjunto de variables observadas. Se utiliza para identificar factores latentes que explican las correlaciones entre ítems. A diferencia de otros análisis, no parte de una hipótesis previa sobre el número de factores ni sobre qué variables deberían cargar en cada uno.
El análisis factorial exploratorio en sus bases conceptuales y metodológicas asume que múltiples variables observadas pueden ser explicadas por constructos latentes más simples. Esto lo convierte en una herramienta clave para estructurar escalas psicométricas.
En contextos clínicos, el análisis factorial exploratorio o AFE ayuda a validar instrumentos de evaluación, a refinar escalas y a garantizar que los constructos medidos sean coherentes con la teoría subyacente. Es especialmente útil en fases iniciales de desarrollo de test neuropsicológicos.
En la práctica neuropsicológica, lo habitual es comenzar con un AFE durante el desarrollo del instrumento y posteriormente aplicar un AFC en nuevas muestras para verificar la estabilidad estructural.
¿Para qué sirve el AFE y cómo funciona en neuropsicología?
En neuropsicología, el análisis factorial exploratorio se utiliza para estudiar el funcionamiento conjunto de diferentes procesos cognitivos evaluados en pruebas estandarizadas. Al diseñar o validar un instrumento, se debe comprobar que los ítems miden dimensiones diferenciadas y relevantes. Por ejemplo, una prueba de atención puede medir atención sostenida, selectiva y dividida. Aplicar un AFE permite ver si esos ítems se agrupan en factores coherentes o responden a un único componente. Técnicamente, el análisis factorial exploratorio AFE estima matrices de correlación y extrae factores mediante máxima verosimilitud o componentes principales. Después, se aplica una rotación (varimax, oblimin, etc.) que muestra qué ítems están más relacionados con cada factor.¿Qué mide el análisis factorial confirmatorio?
El análisis factorial confirmatorio (AFC) es una técnica estadística que permite contrastar una hipótesis estructural previa sobre las relaciones entre variables observadas y factores latentes. A diferencia del AFE, en el que la estructura se desconoce y se explora, el AFC sirve para confirmar si un modelo teórico determinado se ajusta a los datos empíricos. En neuropsicología, se aplica cuando ya se ha definido una estructura clara, como una escala con tres componentes (memoria inmediata, de trabajo y a largo plazo). A través del AFC se evalúa si los ítems realmente cargan en los factores esperados y si el modelo ofrece un buen ajuste estadístico. Se utilizan índices como el RMSEA, CFI o TLI para determinar la calidad del modelo, lo que permite identificar ítems mal definidos o redundantesDiferencias entre el Análisis Factorial Exploratorio y el Análisis Factorial Confirmatorio (AFC)
Aunque ambos análisis comparten la finalidad de estudiar la estructura interna de un conjunto de datos, existen diferencias clave. Entender el contraste entre ambos es fundamental para elegir la técnica adecuada. Veamos del análisis factorial exploratorio y confirmatorio las diferencias:| Aspecto | AFE (Exploratorio) | AFC (Confirmatorio) |
|---|---|---|
| Objetivo | Explorar sin hipótesis previa | Confirmar un modelo predefinido |
| Momento de uso | Fase inicial de desarrollo de instrumentos | Etapas avanzadas de validación |
| Flexibilidad | Alta: relaciones emergen entre variables | Baja: relaciones preestablecidas entre ítems y factores |
| Técnicas estadísticas | Modelos de ecuaciones estructurales con mayor libertad | Requiere ajustes estrictos y validación cruzada |
Ejemplo de Análisis Factorial Exploratorio en neuropsicología
A modo de ejemplo de análisis factorial exploratorio, Nesplora Attention Kids Aula es una herramienta de evaluación atencional infantil mediante realidad virtual que fue sometida a un AFE para determinar su estructura factorial. Aunque se exploraron modelos multidimensionales, los resultados sostuvieron una estructura unidimensional: un único factor que agrupa 18 variables observadas, como tiempos de reacción, omisiones, comisiones, actividad motora o errores en tareas visuales, relacionadas con perfiles atencionales compatibles con el TDAH. La aplicación rigurosa de técnicas factoriales garantiza que los instrumentos neuropsicológicos midan constructos válidos y clínicamente relevantes, lo cual contribuye a una mayor precisión diagnóstica y a la toma de decisiones fundamentadas.Fuentes de referencia:
- Lloret-Segura, S., Ferreres-Traver, A., Hernández-Baeza, A., & Tomás-Marco, I. (2014). Exploratory Item Factor Analysis: A practical guide revised and up-dated. Anales de Psicología / Annals of Psychology, 30(3), 1151–1169. https://doi.org/10.6018/analesps.30.3.199361
- Goretzko, D., Pham, T.T.H. & Bühner, M. Exploratory factor analysis: Current use, methodological developments and recommendations for good practice. Current Psychology 40, 3510–3521 (2021). https://doi.org/10.1007/s12144-019-00300-2
- Climent Martínez, G., & Bánterla Borzaga, F. (2016). Nesplora Aula. Manual técnico (2.ª ed.). Nesplora Technology & Behavior.
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