Mplus | Ausencia de las pruebas KMO y Bartlett

Es habitual que para realizar un Análisis Factorial Exploratorio en primer lugar se realice una serie de test estadísticos para comprobar que la estructura de los datos es adecuada para poder ser analizada por factores. Dichas pruebas reciben el nombre de medidas de adecuación muestral. Los más famosos son el test de adecuación de Kaiser-Meyer Olkin (KMO) y la prueba de esfericidad de Bartlett. 

Pues bien, estas pruebas no están disponibles en las versiones actuales de Mplus (v. 8 o anteriores), tal y como menciona el propio creador del software en su página web. Más allá de entrar en detalles estadísticos sobre esta prueba, se destaca que si la prueba KMO y de esfericidad de Bartlett deben efectuarse se deberán realizar mediante otro software como SPSS.

Para realizar esta prueba en SPSS (versión 27) debemos hacer clic en:

 Analizar >  Reducción de dimensiones > Factor...

A continuación, tal y como se muestra en la siguiente ilustración, debemos hacer clic en el botón Descriptivos... y, a continuación, marcar la opción KMO y prueba de esfericidad de Bartlett.

Su interpretación es muy sencilla:

• Test KMO - Analiza el grado de relación conjunta entre las variables y permite valorar el grado en el que cada una de las variables puede ser predicha a partir de las demás. Se distribuye en valores entre 0 y 1, siendo más adecuado cuanto más cerca esté el resultado en 1. Kaiser (1974) recomienda que el valor sea igual o superior a 0,80.

• Prueba de esfericidad de Bartlett - Test de hipótesis estadística en la que la hipótesis nula es que las variables analizadas no están correlacionadas en la muestra. Valores altos del estadístico junto con valores bajos en el p-valor (p < 0,050) permiten rechazar la hipótesis nula y concluir que las variables de la muestra están suficientemente correlacionadas entre sí para realizar el análisis factorial (López-Aguado y Gutiérrez-Provecho, 2019).

Fuentes bibliográficas

Referencias en estilo APA-7: 

• López-Aguado, M., y Gutiérrez-Provecho, L. (2019). Cómo realizar e interpretar un análisis factorial exploratorio utilizando SPSS. REIRE, 12(2), 1-14. http://doi.org/10.1344/reire2019.12.227057 
• Kaiser, H. F. (1974). An index of factorial simplicity. Psychometrika, 39(0), 31-36.

Jacob Sierra Díaz y Alti