SPSS Factor Analysis Social Study
Budget: $10 – $30 USD
Mi investigación correlacional pertenece al campo de las Ciencias Sociales y combina datos cuantitativos (escalas tipo Likert, puntajes) con información cualitativa codificada. Necesito que ejecutes un análisis factorial completo en SPSS, interpretes los resultados y los conviertas en un informe listo para publicarse.
Contexto del proyecto
– Objetivo: identificar constructos latentes y comprobar la validez de las escalas aplicadas.
– Muestra: base de datos mixta ya organizada en .sav (variables numéricas y columnas dummy de las categorías cualitativas).
Lo que requiero que entregues
• Syntax (.sps) bien comentado con todos los pasos: depuración, prueba de adecuación (KMO, Bartlett), extracción, rotación y determinación del número óptimo de factores.
• Archivo de salida (.spv) con tablas y gráficos relevantes.
• Resumen interpretativo (máx. 2 – 3 páginas) donde expliques cargas factoriales, varianza explicada, consistencia interna y relaciones entre factores.
• Recomendaciones concisas sobre cómo reportar los hallazgos en un artículo académico.
Criterios de aceptación
1. KMO ≥ 0,70 y significancia de Bartlett < 0,05, o justificación clara si difiere.
2. Presentación de matriz rotada con cargas ≥ 0,40 destacadas.
3. Descripción comprensible de cada factor y su coherencia conceptual.
Poseo SPSS 27, por lo que todo debe ser compatible con esa versión. Si consideras necesario incorporar técnicas complementarias (p. ej., alfa de Cronbach o correlaciones parciales), házmelo saber dentro del mismo flujo de trabajo.
Con estos entregables podré avanzar directamente a la redacción del artículo y la discusión de resultados.
Contexto del proyecto
– Objetivo: identificar constructos latentes y comprobar la validez de las escalas aplicadas.
– Muestra: base de datos mixta ya organizada en .sav (variables numéricas y columnas dummy de las categorías cualitativas).
Lo que requiero que entregues
• Syntax (.sps) bien comentado con todos los pasos: depuración, prueba de adecuación (KMO, Bartlett), extracción, rotación y determinación del número óptimo de factores.
• Archivo de salida (.spv) con tablas y gráficos relevantes.
• Resumen interpretativo (máx. 2 – 3 páginas) donde expliques cargas factoriales, varianza explicada, consistencia interna y relaciones entre factores.
• Recomendaciones concisas sobre cómo reportar los hallazgos en un artículo académico.
Criterios de aceptación
1. KMO ≥ 0,70 y significancia de Bartlett < 0,05, o justificación clara si difiere.
2. Presentación de matriz rotada con cargas ≥ 0,40 destacadas.
3. Descripción comprensible de cada factor y su coherencia conceptual.
Poseo SPSS 27, por lo que todo debe ser compatible con esa versión. Si consideras necesario incorporar técnicas complementarias (p. ej., alfa de Cronbach o correlaciones parciales), házmelo saber dentro del mismo flujo de trabajo.
Con estos entregables podré avanzar directamente a la redacción del artículo y la discusión de resultados.