Estadística bayesiana, análisis de componentes principales y factorial exploratorio aplicado a la investigación científica transdisciplinaria

Abstract

omponentes principales y factorial exploratorio, abordando sus fundamentos teóricos, aplicaciones prácticas y limitaciones. El objetivo es ofrecer a investigadores y profesionales una guía útil para aplicar estos métodos en sus estudios, resaltando también su importancia en la identificación de constructos y el modelado de datos. Además, se discuten posibles direcciones futuras para promover avances en esta área. En síntesis, se busca proporcionar una comprensión clara de los fundamentos teóricos y prácticos del análisis de componentes principales. En segundo lugar, se explorarán las diversas aplicaciones del PCA en la investigación en ciencias sociales, destacando cómo esta técnica ha sido utilizada para extraer información significativa de datos complejos. A su vez, en el contexto de la estadística bayesiana, la evaluación de la fiabilidad puede realizarse a través de modelos jerárquicos que permiten incorporar información previa sobre la variabilidad en las mediciones. Es decir, al analizar la fiabilidad de un cuestionario, se pueden usar distribuciones a priori para modelar la variabilidad esperada en las respuestas de los participantes.