Sabemos que las encuestas son herramientas esenciales del marketing intelligence y  de las investigaciones de mercado para alcanzar objetivos de perfilamiento, planeación, control e, incluso, corrección; pero ¿Sabías que el análisis factorial puede ayudarte a simplificar y mejorar aún más los datos y conclusiones que obtengas?

Descubre cómo a continuación.

1: Simplificación y descubrimiento

Al conocer el análisis factorial vemos de inmediato que, por su naturaleza, se trata de un método ideal para trabajar los datos de cualquier encuesta debido a que:

• Simplifica los datos representando su verdadera naturaleza y con una mínima pérdida de precisión.
• Ayuda a encontrar factores subyacentes o latentes en variables observables o generales, es decir a descubrir que hay “debajo” de los datos esenciales y qué los impulsa. 

Logrando así la obtención y representación de rasgos o tendencias que son difíciles de medir, como por ejemplo, el nivel de extroversión o el coeficiente intelectual.

2: Menos variables, más agrupación

Por otro lado, el análisis factorial también nos ayudará a 2 cosas esenciales:

• Trabajar con menos variables.
• Comprender la agrupación y reagrupación (de acuerdo con factores latentes) de las variables de entrada y cómo se correlacionan entre sí o cómo lo hacen con alguna otra variable o concepto, los llamados “factores comunes”. 

Permitiéndonos la creación de diseños de encuestas con varias preguntas que exploren diversos aspectos pero que, al mismo tiempo, se relacionen o agrupen en variables dependientes de un solo factor, obteniendo promedios automáticos que simplifiquen los resultados conclusivos. 

Así y por ejemplo, en una lista de preguntas sobre barreas de compra de clientes potenciales en la que no sabemos exactamente qué respuestas se moverán juntas y cuáles diferente:

• El precio es prohibitivo

• Costos generales de implementación

• No podemos llegar a un consenso en nuestra organización.

• No tenemos recursos tecnológicos suficientes.

El análisis factorial nos ayudará a descubrir las tendencias de cómo estas preguntas se moverán asignándoles cargas para 3 factores:

• Costos

• IT

• Organización

Haciendo “supervariables” que nos ayuden a ponderar, agrupar e identificar tendencias de forma más fácil y rápida para su análisis.

3: Nuevos arreglos y eliminación

Ahora bien, como complemento al punto anterior, el análisis factorial también nos ayudará a: 

• Descubrir arreglos de nuevos factores a partir de variables establecidas. 
• No sólo minimizar el número de variables, sino también, su contribución a nuevos factores.
• Eliminar ciertas variables que sean de poca relevancia o tengan mucha colinealidad con otras variables.

Conclusión: Simplificación sin pérdida, es decir, información sintetizada y lista para ser descifrada de una mejor forma. 

4: Mejores interpretaciones sociales

Derivado de lo anterior, también podemos decir que el análisis factorial será ideal para investigaciones o encuestas donde la población de individuos nos proporciona mucha información relativa a sus opiniones, prácticas y estatus, permitiéndonos ver las similitudes y oposiciones entre sus  características de una forma más sencilla. 

Así, veremos que por ejemplo, en una encuesta de satisfacción donde hay muchas variables sociales, podremos agrupar mejor significados comunes y así reducir el número de dimensiones necesarias para explicar las respuestas recibidas.

5: Uso de estadística avanzada

Finalmente, el análisis factorial será una forma de integrar la estadística avanzada en nuestras encuestas e investigaciones pues, como vimos, nos permitirá:

• Formular una hipótesis sobre una relación entre variables (análisis factorial exploratorio).
• Comprobar una hipótesis sobre la relación entre variables (análisis factorial confirmatorio).
• Comprobar que tan bien la encuesta mide lo que se supone que tiene que medir, es decir, lo que se describe como la validez del constructo.

Por lo tanto y, esto es algo muy importante, el análisis factorial es una técnica avanzada que requiere el uso de un buen software de estadística y, claro, de una interpretación experta.

El análisis factorial para tus encuestas

¿Qué paquetes de software de estadística  podrías usar? Hay varios como R, SAS, SPSS o Stata, y aunque, definitivamente, no todas las encuestas requieren el nivel de detalle que proporciona el análisis factorial, para aquellas empresas o personas expertas en investigación o en estadística.

El análisis factorial es una herramienta indispensable pues reduce múltiples datos en algo más digerible, puede medir conceptos que de otro modo serían difíciles de cuantificar y permite encontrar relaciones entre ellos.

Así que, si deseas este nivel de expertise y quieres hacerlo de la mano de profesionales ¡Nosotros te ayudamos!