Análisis factorial confirmatorio (AFC)

El análisis factorial exploratorio busca grupos de preguntas en los datos. El AFC funciona al revés: tú indicas qué preguntas pertenecen a qué factor, por ejemplo a partir de una teoría o de un cuestionario existente, y compruebas lo bien que eso encaja con los datos. El resultado es el ajuste del modelo (índices de ajuste) y las cargas factoriales estandarizadas.

Ejemplo: Nueve preguntas, tres factores de tres preguntas cada uno: CFI = ,93, RMSEA = ,09. El ajuste no alcanza las reglas generales: CFI por debajo de ,95, RMSEA claramente por encima de ,06.

Precaución: Un buen ajuste no demuestra que los factores midan lo correcto, y otro modelo puede ajustarse igual de bien. Si el modelo se modifica después de mirar los mismos datos, la prueba deja de ser independiente.