1. Un análisis eficaz = definición pertinente de la T.C.C.

U.
RESUMEN DE LA ESTRATEGIA DE INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS
El interés del Análisis Factorial de Correspondencias Múltiples de datos de encuesta está subordinado a la comprensión de
las condiciones metodológicas de empleo de ese instrumento de
exploración de la información.
1. Un análisis eficaz = definición pertinente
de la T.C.C.
-
Las variables que constituyen la «matriz de datos» han sido
seleccionadas en la «base de datos» de la encuesta en función
de una definición precisa de la temática que debe ser estudiada y de los índices observados (descriptores) que cubren
todas las dimensiones de esa temática.
-
Las variables de la «matriz de datos» resultan de la corrección y/o de la transformación de los índices observados
contenidos en la base de datos.
-
En un archivo aparte, se dispone de una etiqueta por variable (nombre de la variable) y de una etiqueta por modalidad
de cada variable.
-
El estudio de la distribución de cada variable cualitativa
permitió definir, si es necesario, el reagrupamiento y la
recodificación de modalidades de muy bajas frecuencias o de
las variables que presentan un gran número de modalidades.
-
El estudio de la distribución de las variables cuantitativas
permitió definir un correcto agrupamiento en clases de las
mismas.
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2. Primera etapa : Estudio de la inercia asociada a los factores
Consultando el diagrama de valores propios podemos determinar cuantos valores propios merecen ser interpretados.
El número de ejes que será conservado en un análisis se
determina con la misma regla empírica ya vista en el caso del
AFCS : serán interpretados todos los ejes interpretables.
3. Segunda etapa : Interpretación de los ejes y
planos factoriales
- Grado de generalidad de los factores
El estudio de las contribuciones de los individuos y de las
modalidades a cada eje factorial permite apreciar el «grado de
generalidad» de los mismos.
Debemos identificar la presencia de individuos «raros», que
presentan perfiles de modalidades muy poco frecuentes y que
son muy contributivos a la inercia de los primeros factores.
El estudio de las contribuciones de las modalidades activas
nos permite identificar modalidades «muy poco frecuentes»,
elegidas por unos pocos individuos, las cuales son muy contributivas también a la inercia de los primeros ejes.
Eliminando esos individuos o esas modalidades, podemos
estudiar la estructura más general de la tabla observada, puesto
que eliminamos los fenómenos excepcionales que pertuban las
representaciones.
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4. Tercera etapa : Estudio de las variables
La representación gráfica de los puntos-variables en los
planos factoriales nos permite visualizar rápidamente las relaciones entre variables y entre éstas y los ejes factoriales.
5. Cuarta etapa : Coordenadas y contribuciones de los elementos activos
Para interpretar la información resumida por un eje factorial debemos apoyarnos en las modalidades activas que presentan las siguientes características.
-
una fuerte contribución a la inercia proyectada a lo largo del
eje. Estos elementos “construyen” el factor.
-
una coordenada importante. Estos elementos permiten calificar el factor. Teniendo un perfil muy diferente del perfil
medio (sería una coordenada «extrema») la posición de esas
modalidades muestra que esa diferencia está bien «traducida» por el factor.
La interpretación dada a un eje factorial debe ser confirmada considerando la disposición de todas las modalidades a lo
largo del eje.
Es importante confirmar la significación otorgada a un eje,
refiriéndose a la vez a los perfiles de la Tabla de Burt y a las
variables ilustrativas.
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6. Quinta etapa : Interpretación de los planos
factoriales
La configuración de grupos de modalidades, el análisis de
las modalidades intermedias entre esos grupos y la proyección
de elementos suplementarios, son diferentes maneras de confirmar la interpretación dada a los ejes factoriales, o bien de
ampliar el campo de interpretación de los mismos.
La interpretación de la configuración de todas las modalidades en un plano factorial nos permite resumir la información
aportada por el mismo en términos de tipologías que sintetizan
y hacen operacional esa información.
El análisis local de puntos-modalidades, nos permite explorar la relación entre variables, o bien estudiar la situación
específica de un subgrupo de la población observada.
7. Sexta etapa : Interpretación de los elementos
suplementarios
La técnica de variables suplementarias permite poner en
relación diversas dimensiones de lo observado.
Se mejora la percepción de la significación de los resultados
del análisis factorial.
En la interpretación de los elementos suplementarios, debemos guiarnos por las coordenadas y los «valores de prueba» de
los mismos en los ejes y planos factoriales.
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V. CONCLUSIÓN:
COMENTARIOS SOBRE
LA PRÁCTICA DE LOS MÉTODOS DE ANÁLISIS FACTORIAL
En la interpretación de los resultados, una parte de ese
trabajo es «formalizable», y se presta a la definición de «reglas
de aplicación».
Pero los planos factoriales son «interpretados» y no «estudiados».
Existen tres significaciones complementarias(*) del mismo
término : «interpretación» de los resultados...
1era. Significación : «Interpretar algo es, ante
todo, hacerlo más claro...»
Los resultados factoriales deben ser traducidos en los propios términos de los datos de observación.
Para ello es necesario un intérprete.
La traducción de los resultados factoriales en términos de
los datos iniciales es el primer aspecto de la interpretación de
resultados (retorno a los datos...).
En ese primer sentido de la interpretación de los resultados,
el análisis factorial es utilizado como un instrumento de exploración de la tabla de datos brutos.
(*) Resumen de la sección correspondiente de la obra de PAGÉS ,J. y ESCOFIER , B.
«Analyses factorielles simples et multiples : objectifs, méthodes et interprétation»,
Paris, Dunod, 1990.
.
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2da. Significación :
«Interpretar algo es también atribuirle un sentido...»
Dar un sentido a los resultados de un análisis significa
integrarlos en tres contextos :
✓
El primer contexto es la tabla de datos brutos.
✓
El segundo contexto son loselementos suplementarios. Esos
elementos permiten disponer de :
- individuos que no forman parte del estudio pero que
sirven de puntos de referencia.
- de variables que no forman parte del campo estricto del
análisis, sino de un campo vecino.
Estudiando esos elementos suplementarios, situamos los
resultados del análisis de los elementos activos en un campo más
amplio, lo cual amplía la significación de los mismos.
✓
El tercer contexto es exterior a los datos analizados. Comprende la experiencia general del analista y sus conocimientos sobre el fenómeno estudiado.
La introducción interactiva de elementos suplementarios no
es más que una traducción técnica de un modo de razonamiento
asociativo.
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3ra. Significación : «Interpretar algo es también
tocar un instrumento de manera personal...»
El carácter personal de una interpretación reside sobre todo
en el modo de presentación de los resultados.
Esta presentación puede limitarse a algunas frases que
resúumen las principales tendencias observadas en los datos
(p.e. el nombre que damos a los factores facilita mucho este tipo
de síntesis).
La síntesis puede contener o no los gráficos que representan
los planos factoriales y sus comentarios.
Puede también contener o no ciertas tablas extraídas más o
menos directamente de los datos brutos.
La interpretación puede también describir los datos indicando y explicando los reagrupamientos de líneas y columnas
sobre los diferentes gráficos.
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Cualquiera sea la presentación que hagamos de los resultados, ésta no podrá explicitar completamente la riqueza de los
datos...
Es necesario elegir los hechos más contrastantes, los más
interesantes. Esta elección, en la cual se implica el analista,
puede diferir de un analista a otro...
Esto alarma los principiantes que encuentran grandes dificultades a separar:
- lo que es automático (que califican a menudo de objetivo),
Lo automático es la selección de hechos estadísticos presentados en una tabla según su importancia decreciente. La importancia está medida con un índice estadístico fundado en el
concepto de inercia.
- de lo que es personal (que califican a menudo de subjetivo).
Lo personal es la re-evaluación de esos hechos en la perspectiva de los conocimientos de que dispone el analista sobre el
problema que estudia. Esos conocimientos son exteriores a la
tabla de datos. Esto da un peso diferente a las informaciones, lo
cual determina la presentación de los resultados.
En la práctica cotidiana, estas diferentes dimensiones de la
interpretación de resultados se conjugan, se combinan y se
complementan armoniosamente en la medida en que el utilizador adquiere la «maestría» del instrumento.
COMO EL ARTESANO, EL INVESTIGADOR CONSTRUYE SU
OBJETO DE ESTUDIO SÓLO CUANDO DOMINA EL USO DE SUS
HERRAMIENTAS.
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