Análisis Factorial Exploratorio Multinivel (ML-EFA)
El análisis factorial exploratorio multinivel (ML-EFA) descubre estructuras de factores latentes simultáneamente en dos o más niveles de una jerarquía de datos —por ejemplo, tanto dentro de los individuos como entre grupos— sin imponer una estructura fija de antemano. Es esencial siempre que los ítems de encuestas o pruebas se recopilen de encuestados anidados dentro de aulas, organizaciones o clínicas.
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Fuentes
- Muthén, B. O. (1994). Multilevel covariance structure analysis. Sociological Methods & Research, 22(3), 376–398. DOI: 10.1177/0049124194022003006 ↗
- Ryu, E. & West, S. G. (2009). Level-specific evaluation of model fit in multilevel structural equation modeling. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 16(4), 583–601. DOI: 10.1080/10705510903203466 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Exploratory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/es/psychometrics/multilevel-exploratory-factor-analysis
¿Qué método?
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- Modelo bifactorial (factores generales y específicos)Psicometría↔ comparar
- Análisis Factorial Confirmatorio (AFC)Psicometría↔ comparar
- Análisis Factorial Exploratorio (AFE)Estadística↔ comparar
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