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. Pr ograma PREST do CRIVISQ A - 1999 - Eduar UI Programa Eduardo PRESTA RIVISQUI Tr. N°195 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. Pr ograma PREST do CRIVISQ A - 1999 - Eduar UI Programa Eduardo PRESTA RIVISQUI Tr. N°196 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. Pr ograma PREST do CRIVISQ A - 1999 - Eduar UI Programa Eduardo PRESTA RIVISQUI Tr. N°197 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. Pr ograma PREST do CRIVISQ A - 1999 - Eduar UI Programa Eduardo PRESTA RIVISQUI Tr. N°198 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. . Pr ograma PREST do CRIVISQ A - 1999 - Eduar UI Programa Eduardo PRESTA RIVISQUI Tr. N°199 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. Pr ograma PREST do CRIVISQ A - 1999 - Eduar UI Programa Eduardo PRESTA RIVISQUI Tr. N°200 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. Pr ograma PREST do CRIVISQ A - 1999 - Eduar UI Programa Eduardo PRESTA RIVISQUI Tr. N°201 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. Pr ograma PREST do CRIVISQ A - 1999 - Eduar UI Programa Eduardo PRESTA RIVISQUI Tr. N°202