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¿QUÉ ES ANÁLISIS FACTORIAL? Técnica estadística de reducción de datos

¿QUÉ ES ANÁLISIS FACTORIAL? En entregas anteriores se presentaron dos procedimientos muy útiles en la investigación social, el Análisis de la Varianza para un factor y el Análisis de la Varianza para dos factores o más . En ambos casos la respuesta del consumidor o el individuo estudiado se clasificaba a priori según un factor, por ejemplo la ubicación geográfica o dos o más factores, como ubicación, precio, edad, estímulos externos o aquellos factores identificables antes del procesamiento de los datos, generándose unos resultados muy útiles en la toma de decisiones. En el artículo que aquí se presenta se tiene que a diferencia de lo que ocurre en otras técnicas como el análisis de varianza o el de regresión, en el análisis factorial todas las variables del análisis cumplen el mismo papel: todas ellas son independientes   en el sentido de que no existe a priori   una dependencia conceptual de unas variables sobre otras. Así que el análisis factorial es una técnic

CÓMO REALIZAR EL ANALISIS DE LA VARIANZA PARA DOS O MÁS FACTORES

CÓMO REALIZAR EL ANALISIS DE LA VARIANZA PARA DOS O MÁS FACTORES ANALISIS DE LA VARIANZA PARA DOS O MÁS FACTORES En la investigación social , con frecuencia existe un interés por el efecto de más de un factor al mismo tiempo. Por ejemplo: ü   ¿De qué manera varían las intenciones que tienen los consumidores de comprar una marca, de acuerdo con diferentes niveles de precios y diferentes niveles de distribución? ü   ¿De qué manera interactúan los niveles de publicidad (alto, medio y bajo) con los niveles de precio (alto, medio y bajo), para afectar las ventas de una marca? ü   ¿El nivel académico (bachillerato inconcluso o menos, preparatoria terminada, algunos estudios universitarios y licenciatura determinada) y la edad (menos de 35, 35 a 55, más de 55) afectan el consumo de una marca? ü   ¿Qué efecto tiene la familiaridad de los consumidores con una tienda departamental (alta, media y baja) y la imagen de la tienda (positiva, neutral y negativa) sobre la p