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El objetivo del presente trabajo es demostrar la importancia de la técnica estadística del Análisis Factorial Exploratorio (AFE). La metodología utilizada fue a través del test KMO (Kaiser, Meyer y Olkin), aplicabilidad del análisis factorial de las variables estudiadas, por medio de la prueba de esfericidad de Bartlett, así como también, el porcentaje de varianza explicada, matrices policórica y componentes de factores principales. La base de datos presenta 27 variables, para lograr un mejor modelo solo se conservaron 18. Los resultados alcanzados, donde la escala de medición es en escala de likert determinaron que el mejor modelo, amparado en la mayor varianza acumulada, fue la de cuatro factores con un porcentaje del 51 %.
The objective of this research is to demonstrate the importance of the statistical technique of Exploratory Factor Analysis (EFA). The methodology used was through the KMO test (Kaiser, Meyer and Olkin), applicability of the factor analysis of the variables studied, by means of the Bartlett test of sphericity, as well as the percentage of explained variance, polychoric matrices and components of main factors. The database shows 27 variables, in order to achieve a better model, only 18. The results achieved,where the measurement scale is on the Likert scale, determined that the best model, based on the highest accumulated variance, was that of four factors with a percentage of 51%.
