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Análisis de componentes principales o análisis factorial exploratorio

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Descripción general

Esta lista se basa en el trabajo realizado en la página de Análisis de componentes principales (PCA) y la página de Análisis de factores exploratorios (EFA) de este sitio. Este recurso está destinado a servir como guía para los investigadores que están considerando el uso de PCA o EFA como una técnica de reducción de datos. Los recursos que se describen a continuación están destinados a complementar los recursos ya existentes en las páginas web específicas de la técnica.

Descripción

Antecedentes teóricos / estadísticos y comparaciones

Estas dos publicaciones comparan los dos métodos y presentan puntos de vista opuestos sobre si la EFA y PCA deben usarse en el mismo conjunto de datos.

  • Análisis de componentes principales versus análisis factorial exploratorio. Documento de trabajo 203-30 de D. Suhr SAS: http ://www2.sas.com/proceedings/sugi30/203-30. pdf

    • Determine el análisis estadístico apropiado para responder a las preguntas de investigación a priori ... No es apropiado ejecutar PCA y EFA con sus datos. El PCA incluye variables correlacionadas con el propósito de reducir el número de variables y explicar la misma cantidad de varianza con menos variables (componentes principales). EFA estima factores, constructos subyacentes que no pueden medirse directamente.

  • Joliffe IT, Morgan BJ. Análisis de componentes principales y análisis factorial exploratorio. Métodos estadísticos en la investigación médica 1992; 1: 69-95.

    • A pesar de sus diferentes formulaciones y objetivos, puede ser informativo observar los resultados de ambas técnicas en el mismo conjunto de datos. Cada técnica brinda información diferente sobre la estructura de datos, con PCA concentrándose en explicar los elementos diagonales y el análisis factorial de los elementos fuera de la diagonal de la matriz de covarianza, y ambos pueden ser útiles.

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  • Hay una serie de otros libros y recursos citados en la página de Epidemiología avanzada para cada método. Muchos recursos cubren ambas técnicas pero no necesariamente las comparan y contrastan. Los recursos en línea al final de este folleto proporcionan material introductorio y una comparación de los dos métodos.

  • El objetivo general de esta guía es proporcionar recursos para que un investigador navegue por las coyunturas del árbol de decisiones a continuación al compartir literatura que comparó el uso de PCA, EFA y otras técnicas de reducción de datos.

Lecturas

Artículos metodológicos

Los artículos a continuación son revisiones del uso de PCA, EFA y otras técnicas de reducción de datos en la literatura de salud pública y salud.

Este artículo es más teórico y revisa la teoría subyacente para PCA, EFA (y su conexión) junto con modelos de ecuaciones estructurales y MIMIC utilizando índices de bienestar y pobreza como estudio de caso.
Krishnakumar, Jaya y Nagar, A. L., Sobre propiedades estadísticas exactas de índices multidimensionales basados ​​en componentes principales, análisis factorial, MIMIC y modelos de ecuaciones estructurales (2008). Investigación de indicadores sociales, (2008) 86: 481-496.

Revisión sistemática de los sistemas de clasificación de los trastornos depresivos mayores y los métodos estadísticos utilizados para identificar las dimensiones de los síntomas o las clases latentes. Sobre la base de 20 artículos con 34 análisis, los autores encontraron el mismo número de análisis factoriales y PCA realizados, a menudo con las mismas escalas y medidas o en la misma muestra.
van Loo HM, de Jonge P, Romeijn JW, Kessler RC, Schoevers RA. Subtipos de trastorno depresivo mayor basados ​​en datos: una revisión sistemática. BMC Med 2012; 10: 156.

Este artículo revisó 47 estudios que utilizan PCA y compara métodos, desafíos y errores al usar PCA para medidas de salud compuestas. El artículo sugiere repetir el análisis entre muestras y utilizar métodos complementarios como el análisis factorial.
Coste J, Bouee S, Ecosse E, Leplege A, Pouchot J. Cuestiones metodológicas para determinar la dimensionalidad de las medidas de salud compuestas mediante el análisis de componentes principales: ilustración de caso y sugerencias para la práctica.
Investigación sobre la calidad de vida: una revista internacional sobre los aspectos de la calidad de vida del tratamiento, la atención y la rehabilitación 2005; 14: 641-54.

Este artículo describe los errores comunes y los errores de EFA a partir de una revisión de 60 estudios en revistas de psicología. Proporciona sugerencias útiles para mejorar las prácticas relacionadas con el uso de EFA y la presentación de informes en revistas.
Henson RK, Roberts JK. Uso del análisis factorial exploratorio en investigaciones publicadas: errores comunes y algunos comentarios sobre prácticas mejoradas. Medición educativa y psicológica 2006; 66: 393-416.

Este artículo revisa el uso de la EFA y las decisiones clave al realizar la EFA (revisando 28 artículos de revistas de enfermería de alto impacto). Los resultados informaron que el PCA se usó con más frecuencia que el EFA (61% frente al 39%), aunque ningún documento explicó por qué se eligió el PCA sobre el EFA. El documento describe recomendaciones prácticas para abordar las reglas generales defectuosas y desactualizadas para el uso de PCA y EFA.
Gaskin CJ, Happell B. Sobre el análisis factorial exploratorio: una revisión de la evidencia reciente, una evaluación de la práctica actual y recomendaciones para su uso futuro. Revista Internacional de Estudios de Enfermería 2014; 51: 511-21.

Artículos de aplicación

PCA

Comparación de epidemiología nutricional de regresión de rango reducido, regresión de mínimos cuadrados parciales y PCA.

DiBello JR, Kraft P, McGarvey ST, Goldberg R, Campos H, Baylin A. Comparación de 3 métodos para identificar patrones dietéticos asociados con el riesgo de enfermedad. Revista estadounidense de epidemiología 2008; 168: 1433-43.

Durante el Renacimiento, los artistas comenzaron a preocuparse por

Ejemplo de epidemiología social. Los autores concluyeron que usar una variable en lugar de PCA podría ser tan bueno como desarrollar componentes principales.

Hurtado D, Kawachi I, Sudarsky J. Capital social y salud autoevaluada en Colombia: lo bueno, lo malo y lo feo. Ciencias sociales y medicina 2011; 72: 584-90.

Investigación del entorno construido y desarrollo del índice de privación del vecindario utilizando PCA.

Messer LC, Laraia BA, Kaufman JS y col. El desarrollo de un índice estandarizado de privación de vecindarios. Revista de salud urbana: Boletín de la Academia de Medicina de Nueva York 2006; 83: 1041-62.

EFA

Estudio de epidemiología nutricional de patrones dietéticos y asociación con cáncer de laringe. Comparación de patrones dietéticos y si permiten una mejor explicación de los determinantes en comparación con los componentes individuales de los patrones dietéticos.

De Stefani E, Boffetta P, Ronco AL, Deneo-Pellegrini H, Acosta G, Mendilaharsu M. Patrones dietéticos y riesgo de cáncer de laringe: un análisis factorial exploratorio en hombres uruguayos. Revista internacional de cáncer Journal international du cancer 2007; 121: 1086-91.

New York Times contra nosotros

Estudio de epidemiología nutricional que compara dos patrones dietéticos generados a través de EFA (patrón de cocina tradicional y frutas y verduras) con un patrón de enfoques dietéticos para detener la hipertensión (DASH) impulsado por hipótesis. No se encontraron tendencias significativas al comparar los tres patrones, aunque las mujeres en el tercer trimestre de DASH tenían un riesgo menor que las del primer trimestre.

Schulze MB, Hoffmann K, Kroke A, Boeing H. Riesgo de hipertensión entre mujeres en el estudio EPIC-Potsdam: comparación de estimaciones de riesgo relativo para patrones dietéticos exploratorios y orientados a hipótesis. Revista estadounidense de epidemiología 2003; 158: 365-73.

Documento de epidemiología social que utiliza PCA y EFA como sinónimos: los autores escriben que realizaron un análisis factorial exploratorio utilizando el análisis de componentes principales. La EPT arrojó dos factores que reflejaban el estigma sexual percibido y actuado entre las mujeres con LBQ (según los ítems de una escala de estigma sexual).

Logie CH, Earnshaw V. Adaptación y validación de una escala para medir el estigma sexual entre mujeres lesbianas, bisexuales y queer. PloS one 2015; 10: e0116198.

Se elaboró ​​un documento sobre el medio ambiente que explora los factores ambientales que contribuyen al abuso de drogas utilizando 32 variables para las pistas del censo. Se identificaron 4 factores (que representan el 55,8% de la varianza). Los autores señalaron que la EPT puede ser más relevante para las políticas al ayudar a distinguir entre influencia / relación de bienestar económico, violencia o desorganización social (3 de los factores).

Bell DC, Carlson JW, Richard AJ. La ecología social del consumo de drogas: un análisis factorial de un entorno urbano. Uso indebido de uso secundario 1998; 33: 2201-17.

Cursos

Curso corto sobre PCA y EPT por Jose Manuel Roche en la Iniciativa de Desarrollo Humano y Pobreza de la Universidad de Oxford con video de conferencias, diapositivas, archivos de ejercicios, lista de lectura y enlaces a otros recursos. Disponible aquí: http ://www.ophi.org.uk/principal-components-analysis-and-factor-analysis-2010

Dos lecciones introductorias sobre PCA y EFA de Mike Clark, PhD en University of North Texas y Elizabeth Root en University of Colorado. Explica la diferencia en la varianza entre los dos métodos. Estas conferencias también tienen una explicación útil de las escalas de análisis factorial junto con una guía sobre qué variables incluir en el análisis:

http://www.unt.edu/rss/class/mike/6810/Principal%20Components%20Analysis.pdf y

http://www.colorado.edu/geography/class_homepages/geog_4023_s11/Lecture18_PCA.pdf

Una página de recursos sobre EFA y PCA del departamento de psicología de la Universidad de Wisconsin: http://psych.wisc.edu/henriques/pca.html

5 videos (2 horas) de introducción y tutorial para EFA y PCA de Econometrics Academy (por Ani Katakova). Es interesante notar que el ejemplo lleva a cabo EFA y PCA en el mismo conjunto de datos. https://www.youtube.com/playlist?list=PLRW9kMvtNZOjaStLK9ldf_Yc8MB6TkCUx

Más recursos de Econometrics Academy disponibles aquí: https://sites.google.com/site/econometricsacademy/

Conferencia teórica sobre el análisis de componentes principales de Lecciones opuestas en estadística por Bill Press, Universidad de Texas. Precaución principal relacionada con la interpretación excesiva del significado de los componentes https://www.youtube.com/watch?v=frWqIUpIxLg&index=43&list=PLUAHeOPjkJseXJKbuk9-hlOfZU9Wd6pS0

Un tutorial escrito sobre análisis de componentes principales. Lindsay I Smith 26 de febrero de 2002. Consultado el 15 de marzo de 2015. Disponible en https://courses.cs.washington.edu/courses/cse528/09sp/pca.pdf

Breve tutorial escrito sobre análisis factorial exploratorio (y confirmatorio) de Jamie Decoster en la Universidad de Alabama. Descripción general del análisis factorial. Consultado el 16 de marzo de 2005. Disponible en: http://stat-help.com/factor.pdf

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Abogado y filósofo, Jody Kraus centra su investigación en la relación entre las teorías morales y económicas del derecho en general, con especial énfasis en el derecho contractual. Es coautor (con el profesor de Columbia Robert E. Scott) de un importante libro de casos, Contract Law and Theory (quinta edición). Kraus y Scott también fueron coautores recientemente de The Case Against Equity in American Contract Law (93 Southern California Law Review 1323 (2020)). Kraus ha testificado como experto en contratos y el Código Comercial Uniforme en disputas tanto en los EE. UU. Como en el extranjero, y regularmente consulta sobre estos temas a abogados de todo el mundo. Cuando Kraus se unió a la facultad de la Facultad de Derecho en 2012, fue nombrado profesor de filosofía de la Universidad de Columbia. Imparte cursos de introducción y perfeccionamiento de contratos y ha impartido cursos de filosofía del derecho contractual, teoría jurídica, filosofía política y filosofía del derecho. Es miembro del cuerpo docente del nuevo LL.M. Ejecutivo de la Facultad de Derecho de Columbia. en el programa de Derecho Comercial Global. Kraus se desempeñó como organizador de área para la sección de contratos y derecho comercial de la Asociación Estadounidense de Derecho y Economía. Es miembro del Instituto de Derecho Estadounidense, el Consejo Asesor de Teoría Legal, la Asociación de Escuelas de Derecho Estadounidenses, la Asociación Filosófica Estadounidense y los colegios de abogados de Nueva York y Virginia.