¿Cuáles son algunas rotaciones de factores que no producen soluciones que contienen un factor g (en la investigación de inteligencia)?

Answer 1

La cita es correcta, hay un número infinito de rotaciones de factores matemáticamente equivalentes. La pregunta es, ¿cuál sería más significativo?

No tengo datos en bruto de los resultados de las pruebas, pero sí tengo las tablas de correlaciones entre subpruebas de WAIS-IV (Reino Unido) [que no reproduciré aquí por razones de derechos de autor]. Generé una muestra de datos aleatorios para las 15 subpruebas WAIS con distribución normal y las correlaciones entre las pruebas informadas para el WAIS-IV para uno de los grupos de edad (utilizando la descomposición de cholemsky).

Si no tiene ideas preconcebidas sobre sus datos y está tratando de realizar un análisis factorial exploratorio para encontrar algunos factores que podrían explicar algunas de las variaciones en sus variables medidas, puede usar componentes principales para extraer factores con valores propios mayores que aproximadamente 1. Entonces deberá decidir de qué manera (si es que existe) la solución de factores debe rotarse, por ejemplo, para mantener los factores ortogonales, o para minimizar la cantidad de factores necesarios para explicar las variables.

Al hacer esto con la muestra que generé, se obtienen 4 factores rotados que acumulan el 75% de la varianza (individualmente 26%, 21.5%, 15.6% y 12.5%). Esto no debería sorprender, ya que el WAIS está diseñado con cuatro factores (comprensión verbal, razonamiento perceptivo, memoria de trabajo y velocidad de procesamiento).

Repitiendo el análisis especificando un solo factor, se obtiene lo que inevitablemente etiquetaría g y explica el 51% de la varianza. Sin embargo, algunas de las subpruebas no tienen una carga muy alta en este factor.

Agregar factores explica una variación cada vez más baja, y los factores pronto dejan de tener una interpretación significativa. Usted lucharía para justificar el etiquetado de uno como un factor de inteligencia general .

En última instancia, no es posible justificar una solución de factor único ( g ) o diferentes rotaciones de soluciones multifactoriales basándose únicamente en las correlaciones subyacentes. Necesita una justificación adicional, ya sea conductual o relacionada con las teorías de los módulos cognitivos o los focos corticales subyacentes.

Y, por supuesto, cualquier conclusión sobre la “inteligencia” del análisis factorial se basa en las diferentes pruebas que utiliza para cubrir el espectro de las capacidades cognitivas humanas. Si todas sus subpruebas fueran variaciones en las matrices progresivas de Raven, por ejemplo, probablemente solo encontraría un factor único.