INFORME PRCTICAS 1, 2, 3

Asignatura: Psicologa de la Personalidad y diferencias individuales

Profesor: Jos Soriano.

Alumnas:

Elizabeth Caicedo Mosquera

Violeta Expsito Boix

Mercedes Fernndez Ros

Curso: 2 de Psicologa, grupo D

2014/2015

Facultad de Psicologa

Universidad de Valencia

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NDICE

1. Marco terico general

2. Prctica 1: Tipos de datos

3. Prctica 2: Aplicacin del anlisis factorial

4. Prctica 3: Anlisis factorial aplicado a los modelos psicomtricos de la personalidad (Eysenck, Cattell y Big Fives)

5. Conclusiones

6. Bibliografa

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1. MARCO TERICO

El objetivo de esta prctica es familiarizarnos con los tipos de datos y observar

ejemplos de test que miden dimensiones de la personalidad.

Los test son instrumentos que utilizamos para la recogida de informacin,

dependiendo del formato y de los datos recogidos. Tradicionalmente existen dos

clasificaciones:

o Block clasifico los datos en 4 tipos:

- L (registro de vida o historia vital).

- O (juicios de observadores).

- T (test objetivos).

- S (autoinformes).

o Posteriormente Raymond Cattell, los clasific del siguiente modo: ! L (life) o registro de vida, agrupa los datos L y O de Block: hacen referencia a

hechos de la vida cotidiana del sujeto.

- Se obtienen a travs de uno o varios evaluadores o calificadores

- Destacan dos tipos:

1) La lista de comprobacin: se indicar la presencia o ausencia de las

caractersticas evaluadas.

2) Escala de calificacin: puede ser de diversos formatos (numrica,

grafica y de eleccin forzada)

Dado que los datos son recogidos por un observador, se encuentran unas

limitaciones: comprensin diferencial de los items, dificultad de separar la conducta

observada de las inferencias realizadas por el calificador y familiaridad con el

calificado. As mismo cabe destacar sesgos propios del calificador: efecto halo, error

lgico, error de generosidad, error de severidad, tendencia central, ambigedad,

contraste.

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Para solventar estas limitaciones sera necesario proporcionar formacin a los

calificadores sobre constructos a observar de consensuar la expresin de la conducta a

observar y la manera de realizarlo.

! Datos T (test objetivos) en los cuales la persona evaluada responde sin ser

consciente del objetivo de la evaluacin, evitando as los sesgo respuesta y la

posible manipulacin de los datos. Este tipo de datos se usan en modelos

psicoanalticos desde una perspectiva ms psicolgica, por ejemplo con

pruebas proyectivas TAT (test de apercepcin temtica de Henry Murray).

Este tipo de datos, debido a que el individo no tiene conocimiento de lo que se

le est evaluando, tienen como principal ventaja la evitacin de los diferentes

sesgos y errores que se pueden cometer con otro tipo de datos, y tambin es

una ventaja que son puntuables de manera objetiva. Sus limitaciones son la

complejidad, caresta y validez, siendo la ltima la ms importante.

! Datos Q (autoinformes) son los datos que el propio sujeto registra, por lo tanto

en estos datos dado la posibilidad de falsear los datos que tiene el propio sujeto

a la hora de contestar al test, los items invertidos pueden ayudarnos a

discriminar este tipo de respuestas falseadas. Aadiramos que como hemos

visto en otras asignaturas la recogida de informacin debera de ser multifuente,

por lo que podramos utilizar otros tests, como utilizar otro tipo de mtodo para

la recogida de datos. El pase de estos test puede tener tanto un pase individual

como colectivo, en forma escrita o en forma de entrevista. Encontramos

diversos formatos de escalas de respuesta, escala dicotmica, tricotmica, de

eleccin forzada, numrica. En este tipo de test, de tres fuentes de variacin

(situaciones, ocasiones o momentos temporales, individuos y atributos que

suelen ser fisiolgicos), la variable que dejamos constante es la variable de

situacin.

Las grandes ventajas de los datos Q son la posibilidad de poder evaluar a muchas

personas al mismo tiempo y la de obtener fcilmente los criterios de bondad

psicomtrica, tales como:

Fiabilidad: grado en que las observaciones son replicables. Consistencia

interna, fiabilidad test- retest, fiabilidad interjueces.

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Validez: prediccin con que se mide lo que se pretende. Validez

concurrente, predictiva y de constructo.

Otras ventajas de la utilizacin de este tipo de datos seran la posibilidad de tratar

los enunciados como datos y la evidencia de la precisin de los datos.

Aunque estos datos sean los ms usados en el mbito de la personalidad, poseen

limitaciones, tales como sesgos y aquiescencias (tendencias de respuesta), falta de

colaboracin o posibilidad de manipulacin de los resultados, entre otras. Para poder

paliarlas y reducir su impacto sobre los resultados, debemos realizar controles tanto en

las instrucciones y situaciones para favorecer la sinceridad, motivar a las personas y as

evitar que se dejen tems en blanco, como en la utilizacin de tems, siendo

recomendables los tems especficos y poco ambiguos, preguntas neutras e incluir tems

invertidos (tanto en un sentido como en el otro), evitando as las aquiescencias.

Los datos Q tienen la siguiente forma de fuentes: en relativos (columnas)

encontramos las personas y en referidos (filas) encontramos los atributos, es decir mi

relacin ser buscar relaciones entre las personas y los atributos. Este tipo de datos son

utilizados en la psicologa diferencial. En sus orgenes ms conocida como psicologa

de los rasgos, destaca por la perspectiva terica: estructuralista y dimensional. Con un

planteamiento metodolgico: psicomtrico y factorial. Esta perspectiva dio lugar a

importantes sistemas tericos de corte factorial, en el campo que nos ocupa en este

apartado, destacaron los trabajos de Guilford, Eysenck, Cattel, autores ms importantes

en los modelos psicomtricos.

La investigacin correlacional nos brinda una serie de ventajas como son el

estudio de una extensa serie de variables, las relaciones que se establecen entre muchas

variables, pero al mismo tiempo tiene limitaciones (desventajas), como hemos dicho son

datos de tipo correlacional por lo que los resultados que obtenemos de ellos son

descriptivos, asociativos, no explican la causa, sino que describen muy bien lo que

sucede. La fiabilidad y la validez de los cuestionarios de autoinforme son cuestiones

que quedan entredichos.

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Entendemos que para seguir dando coherencia a las prcticas con el proceso de

docencia de esta asignatura debemos pasar a explicar los diferentes modelos factoriales

tanto biolgicos como factoriales.

Comenzaremos con enfoque factorial biologicista, siendo su mayor representante

Eysenck. Segn Eysenck la personalidad es una organizacin ms o menos estable y

duradero del carcter, temperamento, intelecto y fisico de una persona, que determina

su adaptacin nica al ambiente.

Es un modelo donde encontramos tres dimensiones bipolares e independientes

entre s, extraversin- introversin (dimensin social); neuroticismo- estabilidad

(dimensin afectiva); psicoticismo- control de impulso (dureza de carcter), es este

factor el que peor funciona en este modelo. Todos son factores de segundo orden que

presentan mayor estabilidad que los factores de primer orden, en este primer orden

encontramos nueve rasgos los que los configuran. Este modelo PEN, no nace de la nada

sino que tiene apoyo en teoras previas, es un modelo de corte descriptivo y explicativo,

es la teora ms compleja y rigurosamente contrastada de la personalidad.

Es un modelo basado en la dimensin de la extraversin. En el modelo de

Eysenck cuando habla de personalidad hace ms bien referencia a temperamento.

Influenciado por las teoras de Hipcrates- Galeno, Kant, Wundt, Jung y Krestchmer.

Podemos encontrar cuatro periodos en el desarrollo terico de Eysenck, modelo

descriptivo: modelo PEN, teora excitacin/ inhibicin, teora del arousal/ activacin

cortical, siendo esta considerada el periodo ms importante y cuarto periodo excitacin

situacional, donde aade la importancia de la situacin como elemento que regula, es

decir, las exigencias del ambiente tambin tienen su lugar en la frmula: Conducta= F

(disposicin personalidad (arousal /activacin) x Situacin (exigencias)).

Para Eysenck el rasgo bipolar de extraversin sera el polo positivo y el rasgo

negativo sera la introversin, como hemos indicado anteriormente l lo consideraba una

dimensin social. Para l el sistema reticular activador ascendente (SARA), sera el

responsable del mayor o menor nivel de extraversin del sujeto. De lo que podemos

concluir que ser un mayor nivel de activacin cortical en situacin de reposo (SNC)

tendran los individuos introvertidos, y niveles bajos los individuos extravertidos, esto

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explicara la necesidad de bsqueda de estimulacin externa por parte de los

extravertidos, y la facilidad para abandonar actividades montonas.

La ansiedad rasgo es una de los elementos fundamentales del neuroticismo

(dimensin emocional), Eysenck lo relaciona con el SNA que controla las respuestas

involuntarias, as pues un sujeto con un nivel alto en neuroticismo ser aquel que su

SNA tenga un nivel alto de activacin, al contrario del individuo estable

emocionalmente que presentar poca labilidad del SNA. Por ello lo relaciona con el

cerebro visceral.

El ltimo rasgo descrito por Eysenck, es la dimensin ms criticada de su

modelo y la menos slida de todas, es el psicoticismo. En esta dimensin result que la

mayora puntuaban alto en esta dimensin, por lo que dej de utilizarse para esta

finalidad.

En el cuestionario EPQ-R encontramos un 4 factor que lo conforma la medida de

sinceridad. En el caso de que las puntuaciones sean altas en esta escala puede estar

indicndonos el hecho de que las respuestas hayan podido ser manipuladas por el sujeto,

de forma que sus puntuaciones pueden no corresponder con la realidad. Dependiendo de

lo que estemos analizando debemos utilizar otras tcnicas de recogida de informacin

como puede ser las entrevistas, para poder contrastar las puntuaciones.

Pasamos a los modelos lxicos, modelos estos que utilizan el AF para identificar

la estructura y describir la personalidad. Es un modelo descriptivo y clasificatorio. Sus

principales representantes: R.B.Cattell y Mc Crae y Costa.

1) CATTELL: sigue un enfoque emprico inductivo, pretende conseguir una

taxonoma de la personalidad, como una tabla peridica de la personalidad.

Desarrolla la hiptesis de la indiferencia a los medios pero no la consigue con

los datos T. Parte de un enfoque lxico con aproximadamente 18000 trminos

que seran la esfera general semntica de la personalidad, considerada como

prcticamente la totalidad, hasta llegar a los rasgos origen (16 factores de 2

orden), pasando por 35 rasgos superficiales obtenidos mediante calificaciones,

de los cuales partirn los Big Fives para llegar a sus cinco factores.

2) THE BIG 5: modelo que postula como cinco grandes factores los que componen

la personalidad, generales y universales. Consideran que las diferencias

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individuales ms importantes estn codificadas en el lenguaje, por tanto, al

igual que Cattell parten de un enfoque lxico.

3) McCRAE Y COSTA: este modelo sigue la lnea de los BIG 5,y postula que

existen los siguientes factores de personalidad: extraversin, amabilidad,

responsabilidad, neuroticismo y apertura a la experiencia (OCEAN).

Todos ellos utilizan el anlisis factorial, para identificar la estructura y describir

la personalidad. Es un mtodo multivariado, que tiene como objetivo estimar factores y

variables latentes y reducir la dimensionalidad de las variables a un nmero menor

(parsimonia cientfica).

Pretende conseguir:

- explicar el mximo de un conjunto de datos con el mnimo nmero de

dimensiones.

- Estructura simple, la estructura ms simple posible a la que podamos llegar. Lo

deseable que unas variables carguen mucho en un factor y nada en los dems.

Parte de los supuestos:

- Varianza total de una variable =1

- Comunalidad de una variable, es la parte de la variable explicada por los

factores.

- Eigenvalue: varianza que explica un factor.

- Saturacin: correlacin de una variable con un factor, que sirve para saber

cunto carga cada factor.

Partimos de la matriz de rango completo, y debemos establecer unos criterios para

quedarnos con los factores que las cumplen, para sacar la matriz de rango reducido. Para

ello haremos uso de diferentes criterios, de los cuales destacamos:

! Kaiser: se cogen los factores con valores propios >1 en la varianza de la

variable, que es ms fiable si el nmero de variables oscila entre 20 y 50.

! Scree Test: se representan los eigenvalue en una grfica de lnea simple y

buscamos el punto de inflexin, donde cambia la tendencia, para decidir no

coger las variables a partir de ah. Tiende a retener pocos factores si el nmero

de variables es menor a 20, o a sobreestimar si es mayor de 50.

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A partir de la matriz reducida a travs de algunos de los criterios descritos

anteriormente (normalmente se usan dos o ms criterios para determinar los factores con

los que vamos a trabajar), se busca una estructura simple, para lo cual recurrimos a la

rotacin de factores (obtener un patrn), que puede ser ortogonal (con factores que no

correlacionan, independientes) u oblicua (factores que correlacionan, que son

dependientes entre s).

Para la interpretacin de los resultados, tomamos en cuenta la matriz factorial de

rango reducida y rotada, a partir de la cual se siguen unos pasos:

Se establece el punto de corte (en trminos absolutos): .3 para muchas variables

y .5 para pocas.

Se agrupan factores segn saturaciones significativas (si hay saturaciones

significativas de ambos signos, quiere decir que el factor es bipolar).

Se identifica lo que NO tiene el factor (lo que no es significativo).

Se acude al enunciado de los tems para dar nombre a cada factor, que puede ser

unipolar o bipolar, buscando qu tienen en comn los tems.

Despus de presentar un breve marco terico conjunto para las tres prcticas

realizadas en clase, se proceder a explicar el contenido de cada una de ellas y las tareas

realizadas en las mismas.

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2. PRCTICA 1: TIPOS DE DATOS:

En esta prctica, el objetivo es familiarizarse con los tipos de datos, para lo que

se usaron diferentes tests que ejemplifican los tipos de datos clasificados por Block y,

posteriormente reinterpretados por Cattell.

El primer cuestionario que se ha utilizado es la escala ESE-2, desarrollada por V.

Pelechano y M.J. Bguena, que tiene como objetivo la evaluacin de la conducta de los

alumnos y est formada por 87 tems con cuatro alternativas de respuesta (A= nunca,

B= alguna vez, C= frecuentemente y D= siempre). Consta de dos factores, el

primeroevala agresividad/hiperactividad mediante tems como por ejemplo el 42:

Insulta a sus compaeros y el segundo mide inseguridad/retraimiento social, como

por ejemplo el tem 4: No es l (ella) quien empieza a jugar, sino que es obligado por

los dems.

En este caso el evaluador es el observador, en este caso profesor o psiclogo

como ya hemos mencionado, y por lo que se trata de datos tipo O segn Block, que se

correspondera a datos de tipo L (escala de calificacin) segn Cattell ya que, hablan de

la vida o conducta del sujeto en el da a da dentro del mbito escolar.

Debido a la imposibilidad de poder pasar este cuestionario a una muestra de

nios, llevamos a cabo la tarea de identificar qu tems configuran cada escala,

atendiendo a los factores y teniendo en cuenta que hay tems que no pertenecen a

ningn factor (tems de relleno).

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Seguidamente, se muestra la clasificacin realizada por el grupo (tabla 1.1) y la

que correspondera a la escala (tabla 1.2).

Tabla 1.1

Tabla 1.2

AGRESIVIDAD / HIPERACTIVIDAD RETRAIMIENTO / TORPEZA

2, 3, 5, 8, 14, 15, 17, 19, 21, 26, 30, 33, 36, 37,

39, 40, 42, 49, 53, 56, 57, 61, 64, 65, 66, 68, 69,

70, 71, 72, 73, 82, 87.

1, 4, 7, 11, 12, 16, 18, 23, 25, 28, 29, 31, 44, 45, 47, 60, 74,

77, 78, 81, 84.

o Factor 1: Agresividad / Hiperactividad: Agresividad hacia los dems, aspectos histeroides de llamar la atencin y esterotipia de la conducta que

llama a la rigidez en personalidad.

o Factor 2: Retraimiento / Torpeza: Aislamiento social no deseado, cierta imposibilidad para establecer contacto interpersonal unido a cierta

inestabilidad personal e inseguridad unido a un componente de torpeza

psicomotora y escaso rendimiento intelectual.

MOTOR INTERACCIN IMPULSIVIDAD/CONTROL AUTOESTIMA EVITACIN FISIOLGICO

1, 25, 26,

28, 30, 34,

50, 83.

2, 3, 4, 5, 8, 10,

15, 16, 19, 22, 23,

27, 32, 33, 35, 36,

37, 38, 39, 40, 45,

49, 54, 56, 57, 59,

60, 62, 67, 71, 73,

78, 87.

6, 7, 12, 17, 61, 64, 68, 70,

75, 76, 79, 82.

9, 11, 13, 18,

20, 24, 44, 63,

85.

14, 48, 52,

53, 77, 81

41, 43, 46,

51, 55, 86.

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Despus del ESE-2, se utiliz el cuestionario EPQ-R, elaborado por el

psiclogo H. J. Eysenck (1916), formado por una versin corta (83 tems), pasada en

clase a los alumnos y otra larga, en las cuales los tems se responden de forma

dicotmica (S/No) y, como se pregunta por actividades habituales, es un test de

ejecucin tpica. Dicho cuestionario se incluira en la clasificacin de Block, en los

datos S, y en la de Cattell, se correspondera a los datos Q (medidas de autoinforme).

Los tems de este cuestionario se pueden agrupar en cuatro factores o

dimensiones, que cabe destacar que son ortogonales (independientes), bipolares y de

segundo orden, por tanto, son ms estables, estn menos correlacionados, ms alejados

de la realidad y contribuyen ms a la realizacin de una teora.

Con la finalidad de comprenderlos mejor se llev a cabo esta actividad:

Hacer una descripcin de una persona que obtiene estas puntuaciones

o Extraversin T= 75; Neuroticismo T= 53; Psicoticismo T=38; L (deseabilidad social T= 25

Como se puede observar a partir de estas puntuaciones, esta persona ha obtenido

una T (puntuacin) de 75 en la escala extraversin. Esta seria una puntuacin alta que

nos indicara que es una persona sociable, activa, animada y tendera a buscar la

estimulacin externa.

En la escala de neuroticismo, el sujeto ha obtenido una puntuacin intermedia

(T= 53), por tanto, se puede caracterizar por ser relajado, poco preocupado y estable.

EXTRVERSIN (19items)

NEUROTICISMO (23 tems)

PSICOTICISMO (23 tems)

ESCALA L (18 tems)

Invertidos 12, 25, 27.

1, 40, 44, 48, 50, 51, 66, 67, 71, 74.

5, 10, 14, 21, 30, 33, 36, 38, 45, 56, 65, 79.

No invertidos 3, 6, 16, 22, 27, 28, 31, 39, 46, 47, 49, 53, 58, 69, 70, 77.

2, 4, 8, 13, 18, 19, 20, 24, 32, 35, 41, 42, 52, 54, 62, 64, 72, 73, 75, 76, 78, 81, 83.

9, 15, 17, 23, 26, 29, 34, 37, 55, 59, 61, 63, 80.

7, 11, 43, 60, 68, 82.

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Por otro lado, el sujeto ha obtenido una T=38 en la dimensin psicoticismo

(dureza) lo que significara que es altruista, amable, emptico y convencional.

Por ltimo, en la escala L de deseabilidad social (Liar), ha obtenido una T= 25 lo

que nos est indicando que la persona es sincera, inconformista y nos podemos fiar de

los resultados que ha obtenido en el test.

A continuacin, se explicar el Test de las jarras fue desarrollado por Luchins y

Luchins (1970). Estos autores estudiaron que la experiencia previa puede tener

repercusiones negativas en la ejecucin de una tarea, limitando las capacidades de un

individuo en un nuevo contexto. Este test evala la rigidez en la resolucin de

problemas y est compuesto por 10 problemas, en los que hay que obtener una cantidad

de agua determinada proporcionando varias jarras de distintos tamaos con un aporte

limitado de agua. Hasta el problema 6 la forma de hallar la cantidad pedida es la misma,

pero a partir de este existen formas ms sencillas de resolverlos. Los sujetos que se

guan ms por las experiencias previas, continuaran resolviendo los problemas por el

mtodo ms complicado. Puesto que los sujetos desconocen que es esto lo que se mide,

el objetivo del test est encubierto y por lo tanto, estamos ante datos T.

Seguidamente, se utiliz el cuestionario LAA, cuyo objetivo es calificar a travs

de adjetivos a una persona y consta de 68 tems que se puntan en una escala de 1

(nada) a 4 (mucho). Este cuestionario sera un ejemplo de datos L, ya que

calificamos a una persona en funcin de unas determinadas caractersticas, en concreto,

68.

Por ltimo, se hablar del test de figuras ocultas, desarrollado por H. A. Witkin,

con el que se mide inicialmente la dependencia e independencia de campo visual.

Posteriormente se amplia a otros constructos, como el tipo de percepcin (global o

analtica) y finalmente, se llega a relacionar con dimensiones de personalidad. Consta de

15 ejercicios formados cada uno por tres recuadros, en los que el sujeto tiene que

descubrir una figura determinada y se calcula la puntuacin mediante esta frmula

(aciertos-errores/3), que indicar si la persona es dependiente o independiente de

campo. Este test es un ejemplo de los datos T de Cattell y asimismo en Block, ya que

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el sujeto no sabe exactamente lo que se le est evaluando y, en consecuencia, no tiene

posibilidad de manipular sus resultados en beneficio propio.

Como conclusin, se realizar un resumen de los cuestionarios y el tipo de dato

al que pertenecen segn la clasificacin de Block y de Cattell.

Se puede decir que la escala ESE-2 y el cuestionario LAA utilizan datos L

(informacin obtenida a travs de un calificador sobre la vida de la persona y se

corresponden con los datos L y O de la clasificacin de Block) que, como ya se ha visto

anteriormente, tiene una serie de ventajas, entre ellas la posibilidad de obtener una

amplia informacin relacionada con el sujeto, pero a su vez tambin tiene limitaciones,

entre las que se destacan los sesgos propios del calificador, su caresta y complejidad,

debido a la amplia formacin que debe proporcionarse al evaluador.

Con respecto al Test de Jarras y el test de Figuras ocultas, se puede determinar

que utilizan datos T (datos T en clasificacin de Block), cuya caracterstica principal es

que el sujeto no sabe realmente lo que se le est evaluando, por tanto, no tiene la opcin

de manipular los datos. Consecuentemente una de las principales ventajas de los datos T

es su resistencia a los sesgos, como las aquiescencias (tendencias de respuesta) o la

deseabilidad social. Por el contrario, tienen muchas desventajas y una de las principales

es la validez, siendo sobreestimada por este tipo de pruebas.

Por ltimo, el EPQ-R desarrollado por Eysenck, utiliza los datos Q (medidas de

autoinforme y en la clasificacin de Block son los datos S). Este tipo de datos son los

ms importantes y los ms utilizados en el mbito de la psicologa de la personalidad,

ya que tienen muchas ventajas, entre las que cabe destacar que permite evaluar muchos

individuos a la vez y que se pueden obtener fcilmente los criterios de bondad

psicomtricos (fiabilidad y validez), lo que difiere de los datos T, a los cuales se les

atribuye ms validez de la que tienen.

Seguidamente, se explicar la prctica 2 que versa sobre la tcnica del anlisis

factorial.

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3. PRCTICA 2: APLICACIN DEL ANLISIS FACTORIAL:

El objetivo de esta prctica consiste en conocer y poner en prctica el anlisis

factorial estudiado en clase.

Se parte de 16 tems tomados del EPQ-R que hacen referencia a conductas,

cogniciones o sentimientos, que inicialmente se han agrupado de esta forma y que luego

se comprobar a partir de la matriz de correlacin el grado de concordancia entre ambas

informaciones.

" Extraversin/Introversin#15, 12, 10, 6, 1, 8, 3

" Neuroticismo/Establilidad emocional# 16, 14, 13, 4, 5, 2, 11

" Psicoticismo/Control de impulsos# 7, 9

Observando la matriz de correlacin, se puede ver que la variable 3 y la 6, la 1

con la 8 y la variable 10 con la 6 correlacionan poco .14, .13 y .02 respectivamente, por

lo que no deberan estar juntas en el mismo factor porque no comparten casi varianza.

Con respecto a las otras variables, se encuentra concordancia con la clasificacin

inicial porque las correlaciones son altas, por lo que estas variables s que comparten

varianza y deberan estar en el mismo factor.

Como sabemos el anlisis factorial exploratorio parte de la matriz de correlacin

(o de covarianza), que nos da una informacin de tipo bivariada y es la que nos permite

pasar a una informacin multivariada. En esta matriz es muy difcil obtener

conclusiones sobre las variables que conforman los diferentes factores, ya que mltiples

variables aparecen interrelacionadas.

A partir de esta matriz y solamente si las correlaciones son altas entre un

conjunto de variables y bajas con el resto, ya que si no hay relaciones a nivel bivariado

tampoco las habr a nivel multivariado, se podr continuar haciendo el anlisis factorial.

Para ello, hay dos mtodos: anlisis de componentes principales que es el ms

utilizado, en el cual se obtienen tanto factores (combinaciones lineales de todas las

variables, es decir, buscamos una ponderacin o coeficiente ptimo para cada variable y

despus lo sumamos, lo hacemos aditivo) como nmero de variables tenemos y,

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posteriormente por el principio de parsimonia cientfico intentamos explicar lo mximo

a partir de lo mnimo; y ejes principales, en el cual se obtiene directamente un menor

nmero de factores que de variables.

En nuestro ejemplo, se ha aplicado el mtodo de componenetes principales y se

ha obtenido una matriz de rango completo, en la que hay 16 factores en las columnas

(relativos) y 16 variables en las filas o referidos, que pueden ser atributos psicolgicos,

individuos o situaciones, momentos temporales u ocasiones, segn el objetivo de la

investigacin y la fuente de variacin que hayamos decidido dejar constante; y que

estaban situadas en nuestra matriz original en las columnas o relativos. En esta matriz,

se encuentran las saturaciones (correlacin de la variable con el factor) y se caracteriza

por explicar el 100% de la varianza total (nmero de variables que tenemos, en este

caso, sera 16), por tener los factores ordenados en funcin de su Eigenvalue (varianza

explicada por el factor), siendo el primero el ms importante, ya que se realiza de tal

forma que trabaja con la totalidad y cada factor trabaja con lo que no ha cogido el factor

anterior (residual), por tanto, los factores son independientes entre s. Otra caracterstica

de esta matriz es que las comunalidades (parte de la variable explicada por los factores)

van a ser siempre 1, porque obligamos a que la variable se descomponga totalmente en

partes comunes, en consecuencia, no existe unicidad (parte de la varianza no compartida

con los factores).

Como 16 factores no es un nmero manejable para trabajar, se intenta reducir

por diferentes criterios pero ya no trabajamos con el 100% de la varianza total, se

trabaja con un porcentaje que intentamos que sea el mximo posible. En nuestro caso,

hemos aplicado el criterio de Kaiser (escoger las variables cuyos Eigenvalues sean

superiores a 1) y hemos obtenido una matriz de rango reducido que mantiene las

mismas caractersticas que la matriz de rango completo, excepto que ya no se explica el

100% y, en consecuencia, las comunalidades ya no son iguales a 1. En esta matriz, nos

hemos quedado con cinco factores, en los que se podran incluir las siguientes variables:

- Factor 1: V2, V4, V5, V7, V10, V11, V12, V14, V16

- Factor 2: V3, V8, V12, V15

- Factor 3: V1, V6

- Factor 4: V3, V11, V15

- Factor 5: V4, V16

16

Esta seleccin no nos ha resultado fcil, debido a que varias variables, como la 4 o

la 11, cargaban significativamente en varios factores. Se ha realizado estableciendo un

punto de corte a partir del cual se considera una saturacin significativa, siendo .4, pero

esto es bastante subjetivo porque se podra haber usado cualquier criterio para realizar

esta seleccin y los resultados habran sido diferentes.

Cabe destacar que la informacin proporcionada por esta matriz no nos sera til

para la interpretacin y denominacin de los factores, puesto que para realizar la

interpretacin se requiere de la existencia de una estructura simple similar a la

estructura simple ideal, que nunca llegaremos a conseguir y en la que se pretende que

las variables que estn incluidas con el factor saturen 1 con el mismo y 0 con el resto de

factores. En la prctica, lo que intentemos conseguir es una estructura simple, en la que

se cumplan dos requisitos: 1) que una variable deseablemente correlacione

mximamente (cercano a 1) con un factor y nulo o prximo a cero con el resto, es decir,

lo que queremos es que una variable deseablemente no est en dos factores, y 2) que

cada factor agrupe un conjunto reducido de variables, es decir, que un factor no lo

agrupe todo y el resto queden prcticamente vacos. Como se puede observar en la

matriz de rango reducido, estos requisitos no se cumplen, debido a que el factor 1

agrupa a la mayora de las variables mientras que el 3 y el 5 solamente agrupan a dos

variables. Adems, hay variables que cargan significativamente en dos factores, como la

variable 12 que est en el factor 1 y en el 2, la variable 11, que est en el 1 y en el 4 o la

variable 16 que est en el 1 y en el 5.

Por todo esto, es necesario realizar un ltimo paso para poder interpretar los factores

que consiste en aplicar criterios de rotacin de ejes, que pueden ser de dos tipos:

ortogonales, en las cuales se giran los ejes 90 grados, por tanto, se mantiene la

independencia obtenida en la matriz de rango completo y reducido (factores siguen

independientes) y oblicuas, en las que se tiene que determinar el ngulo de giro de los

ejes (accimut o delta), que nos indica la cantidad de correlacin que existe entre los

factores y cabe destacar que, cuanto ms bajamos el eje, ms correlacin hay entre los

factores (factores pasan a estar correlacionados). Un dato interesante es que las

rotaciones ortogonales se utilizan ms a pesar de que en el mbito de la psicologa no

existan prcticamente dimensiones totalmente independientes, por lo que, en teora se

deberan aplicar ms rotaciones oblicuas pero como son ms difciles de interpretar

debido a la correlacin entre los factores que hace que sean ms inestables, se utilizan

17

ms las rotaciones ortogonales, debido a que una espacio con dimensiones

independientes es ms estable, segn el planteamiento de Thordike.

A travs de este proceso, se consigue obtener la mejor estructura simple que se

puede obtener con nuestros datos, en la que se consigue facilitar la comprensin,

identificacin y denominacin de los factores. Es importante saber que las rotaciones no

aaden ni quitan nada a los factores, simplemente redistribuyen los factores y los

separan mximamente para facilitar su comprensin. En consecuencia, la varianza total,

la varianza comn y la comunalidad se mantienen, lo nico que cambia son las

saturaciones o cargas factoriales y los Eigenvalues.

Siguiendo con el ejemplo, en el que se haba aplicado el criterio de Scree Test

planteado por Cattell, adems del criterio de Kaiser, se ha observado la grfica de

sedimentacin y se han eliminado los factores a partir del punto de inflexin (donde

cambia la tendencia de los Eigenvalues representados grficamente), con lo cual, se han

obtenido dos factores sobre los cuales se ha aplicado una rotacin ortogonal.

Sobre esta matriz rotada formada por 2 factores vamos a interpretar y nombrar el

contenido de los mismos. Como se puede ver, la interpretacin de dichos factores se ve

facilitada porque cada uno de ellos agrupa un nmero reducido de variables y cada una

satura significativamente en un factor y en el resto la correlacin es prcticamente nula.

Por ltimo, se proceder a la interpretacin de los factores, que es el objetivo

principal de la realizacin del anlisis factorial siguiendo los pasos descritos en el marco

terico.

En primer lugar, se escoge un punto de corte que oscila entre .3 y .5 para toda la

matriz, en nuestro caso, el punto de corte elegido ha sido .4, consecuentemente con esta

decisin, los factores quedara de la siguiente forma:

- Factor 1: compuesto por las variables 2, 4, 5, 7, 9, 10, 11, 13, 14, 16

- Factor 2: formado por las variables 1, 3, 8, 12, 15

Cabe destacar que la variable 6 (Es Vd. una persona animada, alegre?) no

correlaciona significativamente con ninguno de los dos factores teniendo en cuenta el

punto de corte que se ha elegido, aunque si se tuviera que incluir en alguno de los

factores, lo haramos en el factor 2 porque es en el que ms satura, con .30.

18

A continuacin, se acude al contenido de los tems para dar nombre a los factores.

- Factor 1: Neuroticismo, compuesto por 10 variables

- Factor 2: Extraversin, compuesto por 5 variables

Fijndonos en el contenido de las variables, un sujeto que punte alto en el factor 1,

al que se ha denominado Neuroticismo, se caracterizara por experimentar emociones

negativas, como puedan ser la culpa o la preocupacin, tener un humor depresivo, tener

labilidad (inestabilidad) emocional, sensible, tendente a la frustracin y nerviosa. En

cambio, un sujeto que punte alto en factor o variable latente denominado como

Extraversin sera una persona sociable, activa, buscadora de sensaciones, que le

gusta vivir experiencias nuevas, salir y conocer gente nueva, habladora y animada.

Como conclusin, proporcionaremos algunas explicaciones subjetivas de las

diferencias halladas en los diferentes sistemas de clasificacin de la personalidad

propuestos por los autores estudiados en clase, a pesar de que se han basado en la

misma metodologa (anlisis factorial).

Como ya sabemos, el anlisis factorial no es una frmula que nos proporcione

directamente los factores, por el contrario, el investigador debe tomar muchas

decisiones que van a afectar a los resultados obtenidos por cada uno de ellos.

Nosotros pensamos que algunas decisiones que pueden explicar estas diferencias

seran: la fuente de variacin o variable que se ha decido dejar constante (n=1, siendo n

el nmero de dicha fuente de variacin con el que se va a trabajar), la colocacin de los

elementos en las columnas o relativos y en las filas o referidos, ya que dependiendo de

esta decisin, se buscarn unas relaciones sobre unos determinados elementos u otros,

que siempre estarn situados en columnas, el criterio que se ha usado para reducir el

nmero de factores de la matriz de rango completo (mtodo cero o del investigador,

Kaiser, Scree Test, criterio Montecarlo o anlisis paralelo), el tipo de rotacin que se

haya usado (ortogonal u oblicua) o el punto de corte escogido a la hora de considerar

una saturacin significativa.

Por ltimo, se explicar la prctica 3, en la cual se aplica el anlisis factorial a los

modelos de Eysenck, Cattell y los Big Fives.

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4. PRCTICA 3: ANLISIS FACTORIAL APLICADO A LOS MODELOS PSICOMTRICOS DE LA PERSONALIDAD (EYSENCK,

CATTELL Y BIG FIVES):

El anlisis factorial es un conjunto de tcnicas de interdependencia

multivariadas, lo que implica que buscamos relaciones entre todas las variables al

mismo tiempo, sin distinguir entre conjunto predictor y conjunto criterio. Nos permite

obtener un grupo de factores que no se observan directamente (factores o variables

latentes) que expliquen las relaciones entre todas las variables, por tanto, es exploratorio

y heurstico. Cabe destacar que no es una frmula ni algoritmo que nos da los factores,

sino que es una aproximacin porque no se trabaja con el 100% de la varianza, ya que,

por el principio de parsimonia cientfico, se intenta reducir el nmero de factores, de tal

forma que se explique la mayor parte de la varianza total, que es nmero de variables

que tengo.

El objetivo de la prctica es la interpretacin de la matriz rotada, que es el ltimo

paso del anlisis factorial y nos permite dar nombre a los factores. Las variables

situadas en las filas o referidos se corresponden con:

o Las tres dimensiones de 2 orden de Eysenck ms una escala de deseabilidad social que determina si los resultados que ha obtenido el sujeto son fiables o

no, que aparecen en el cuestionario EPQ-R:

1) Neuroticismo

2) Extraversin

3) Psicoticismo

4) Escala L (lie)

o Los 16 factores (rasgos origen) de Cattell que aparecen en el cuestionario 16-PF, que cabe destacar que estn situados dentro de la jerarqua en el primer

orden

- 12 obtenidos con datos L que se replican con los datos Q y que se

nombran con letras del abecedario

- 4 obtenidos nicamente con datos Q que se nombran con nmeros

arbigos

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o Las treinta facetas propuestas por McCrae y Costa, seis dentro de cada uno de sus cinco factores (neuroticismo, extraversin, responsabilidad,

amabilidad y apertura), que aparecen en el NEO-PI-R.

Tras observar dicha, se proceder a describir cada uno de los cinco factores.

Para ello, escogeremos el punto de corte para toda la matriz, que debe oscilar

entre .3 y .5. El punto de corte escogido en este caso es .4, por tanto, las variables que

entraran en cada factor seran:

" Factor I: EPQN (neuroticismo) N1 (faceta de ansiedad Big Five), N3 (faceta de

depresin Big Five), 16PFO (adecuacin imperturbable), N6 (faceta de

vulnerabilidad al estrs Big Five), 16PFC (fuerza del ego), PFQ4 (tensin

rgica), N2 (hostilidad), N4 (ansiedad social) y 16PFL (alacia). Segn las

variables que entran en este factor, las personas que puntuaran alto tendran

alta ansiedad rasgo y social, preocupacin por cualquier cosa, labilidad

(inestabilidad) emocional, sentimientos de culpabilidad, humor depresivo, alta

tensin rgica (tenso, frustrado, sobreexcitado), baja tolerancia al estrs y a la

frustracin. Basndonos en estas variables, se puede concluir que este factor

sera bipolar y de neuroticismo.

" Factor II: EPQE (extraversin), E2 (gregarismo), E1 (cordialidad), 16PFF

(desurgencia/surgencia), E6 (emociones positivas), 16PFH (trectia/parmia),

16PFQ2 (adhesin al grupo/autosuficiente), E3 (asertividad), E4 (actividad),

16PFA (sizotimia/afectotimia) y E5 (bsqueda de emociones). Con toda esta

informacin, se puede definir a la persona que punta alto como sociable,

optimista, despreocupado, entusiasta, afectuoso, abierto, participativo, amigable,

asertivo, enrgico, gusto por la excitacin y buscador de sensaciones. Este factor

tambin es bipolar y sera de extraversin.

" Factor III: C5 (autodisciplina), C4 (necesidad de logro), C2 (orden), C6

(deliberacin), C1 (competencia), C3 (sentido del deber), EPQS (escala de

deseabilidad social), 16PFQ3 (baja integracin/control autoimagen), 16PFG

(fuerza del superego) y N5 (impulsividad). Por lo tanto, las personas que

puntan alto seran personas controladas, dirigidas por su autoimagen, con

sentimientos de competencia, bien organizadas, con alto sentido del deber, con

21

altos niveles de aspiracin, poco impulsivas, sinceras y con alta necesidad de

logro, por tanto, este factor bipolar podra evaluar responsabilidad.

" Factor IV: A2 (franqueza, A3 (altruismo), A4 (condescendencia), A5

(modestia), 16PFE (sumisin/dominancia), EPQP (psicoticismo), A6

(sensibilidad a los dems) y A1 (confianza). En este caso, las personas que

puntan alto seran generosas, serviciales, empticas, con tendencia a perdonar,

a defender a los dems, evitan la agresividad, independientes y con una baja

puntuacin en psicoticismo. Por todo esto, este factor bipolar se podra

denominar cordialidad.

" Factor V: O5 (ideas), O2 (esttica), 16PFM (praxernia/auta), O3 (sentimientos),

O6 (valores), O1 (fantasa). Las personas que punten alto en este factor se

caracterizaran por ser imaginativas, abstradas, con gran inters por el arte o lo

bello, dan gran importancia a sus emociones o sentimientos, tienen curiosidad

por nuevas actividades y lugares, con intereses intelectuales e ideas poco

convencionales y abiertas a nuevas experiencias. A este factor bipolar se le

podra denominar como apertura a la experiencia.

Cabe destacar que la variable 16PFB no correlaciona significativamente con los

factores propuestos anteriormente, debido a que hace referencia a la inteligencia pero se

tendra que incluir en el ltimo factor, que sera la apertura a la experiencia, ya que es el

factor con el que ms correlaciona esta variable.

A partir de los resultados obtenidos los modelos planteados por Eysenck, Cattell,

McCrae y Costa, aunque puedan parecer totalmente diferentes; ya que cada uno trabaja

en un punto de la jerarqua, mientras que Eysenck, McCrae y Costa se sitan en el

segundo orden donde los factores son ms estables, menos correlacionados, se obtienen

menor nmero de factores y estn ms alejados de la realidad; Cattell trabaja y

considera que las diferencias individuales se encuentran en el primer orden (aunque

obtiene factores de orden superior nunca trabaj con ellos), por lo que sus factores

seran menos estables porque estaran ms correlacionados pero estaran ms cerca de la

realidad, adems, cada uno plantea un nmero de dimensiones diferente para explicar la

estructura de la personalidad (Eysenck plantea tres factores de 2 orden, Cattell dice que

16 factores de 1 orden pero McCrae y Costa dicen que 5 factores de 2 orden con

treinta facetas de orden inferior cada uno) y cada uno parte de un modelo terico

(Cattell, McCrae y Costa se basan en un enfoque lxico, mientras que Eysenck plantea

22

un modelo factorial biolgico del temperamento); comparten muchos aspectos entre

ellos, ya que la mayora de los tems sacados de sus cuestionarios correlacionan

altamente entre ellos. Por tanto, tal y como nos muestran los datos, el modelo de

McCrae y Costa, que es el ms aceptado actualmente, recoge las dimensiones

planteadas por Eysenck y Cattell (extraversin y neuroticismo) y aade otras nuevas,

como la responsabilidad, amabilidad o cordialidad y apertura a la experiencia.

23

5. CONCLUSIONES:

Estas prcticas realizadas durante este cuatrimestre, nos han permitido

familiarizarnos con los conceptos estudiados en clase y entenderlos dentro de un

contexto prctico, intentando ir ms all de la teora e intentando comprender los tipos

de datos, mtodos usados, diferencias y conclusiones a las que han llegado los diversos

autores vistos en clase, destacando a Eysenck, que es el autor ms importante dentro de

los modelos factoriales de corte biolgico, Cattell y los Big Fives, a los cuales

podramos ubicar dentro de los modelos factoriales lxicos, siendo el modelo de los 5

grandes factores robustos de la personalidad (Big Fives) el ms aceptado actualmente, y

aunque estos modelos puedan parecer a simple vista muy diferentes entre s, estas

prcticas nos han permitido percatarnos de las similitudes que existen entre los autores.

Adems, hemos podido entender y aplicar a casos prcticos de forma aproximada la

metodologa del anlisis factorial, que es muy importante y ha permitido la aparicin de

modelos tericos tanto de la inteligencia como del temperamento. Esta metodologa nos

facilita el trabajo de obtencin de factores a partir de un gran nmero de variables,

aunque se debe tener en cuenta que es una aproximacin y que no nos explica

totalmente las variables que hemos escogido, ya que siguiendo el principio de

parsimonia cientfico, se ha intentado reducir el nmero de factores sabiendo que

perdamos parte de la explicacin con el fin de poder facilitar, hacer ms comprensible

y manejable la extraccin de un determinado nmero de factores. Tambin, hemos

podido comprobar que, para poder utilizar correctamente esta tcnica, debemos tener

una fundamentacin terica para poder hacer una buena seleccin de variables, ya que

son nuestra unidad de medida y sobre ellas vamos a hacer todos los clculos.

Como conclusin, podemos decir que, antes de empezar a realizar clculos y utilizar

tcnicas estadsticas, debemos basarnos en una teora bien fundamentada para saber el

punto al que queremos llegar y saber si vamos en buena direccin, ya que las tcnicas

que utilizamos, como el anlisis factorial, nos sirven para comprobar y justificar

nuestras hiptesis y teoras que debemos haber realizado previamente. Asimismo nos

hemos dado cuenta que el investigador es de vital importancia, ya que debe tomar

muchas decisiones antes, durante y despus de la aplicacin de las herramientas

adecuadas a cada objetivo, lo que determinar sus resultados y conclusiones. Por todo

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esto, cuando vayamos a hacer investigacin debemos tener en cuenta que nuestros

resultados afectan a la vida de las personas, por tanto, nuestra responsabilidad es estar

muy bien formados, actualizados y fundamentar bien las teoras antes de aplicar

tcnicas de cualquier tipo.

6. BIBLIOGRAFA:

- Y. Andreu, E. Baixauli, A. Bonilla, A. Cotol, S. Prez, J. Soriano y M. Toledo,

Personalidad y diferencias individuales. Valencia: Universitat de Valncia. pp. 36-

44, 57-76.