@misc{10481/85789,
year = {2023},
month = {11},
url = {https://hdl.handle.net/10481/85789},
abstract = {En esta guía, de entre los 25 ítems de un test de personalidad, se identificarán las variables que corresponden a cada uno de los cinco aspectos de la personalidad de un individuo. Las cinco características que definen la personalidad de un individuo son: A - Amabilidad o simpatía; C - Conciencia o responsabilidad; E - Extraversión; N - Neuroticismo y - Apertura a las experiencias. Para ello, se considera el conjunto de datos bfi de la biblioteca psyh. Este conjunto de datos contiene 2800 observaciones con 28 variables, de las cuales 25 corresponden a los diferentes ítems de un test de personalidad. Esta breve guía pretende familiarizar al lector con lo siguiente: Realizar un análisis exploratorio previo de los datos para identificar posibles datos faltantes y valores extremos. Toma decisiones para datos faltantes y valores extremos. Verificar los supuestos y realizar un análisis factorial (FA). Elegir el número óptimo de factores. Interpretación de diferentes salidas gráficas de interés para este método. Lenguaje R: depuración de funciones.},
abstract = {In this practice, from among 25 items of a personality test, the variables that correspond to each of the five aspects of the personality of an individual will be identified. The five characteristics that define the personality of an individual are: A - Agreeableness or friendliness; C - Consciousness or responsibility; E - Extraversion; N - Neuroticism and - Openness to experiences. To do this, the bfi data set from the psyh library is considered. This data set contains 2800 observations with 28 variables, of which 25 correspond to the different items of a personality test. This brief guide is intended to familiarize the reader with the following: Perform a prior exploratory analysis of the data to identify possible missing data and extreme values. Make decisions and deal with missing data and extreme values. Check the assumptions and perform a factorial analysis (FA). Choosing the optimal number of factors. Interpretation of different graphical outputs of interest for this method. R language: functions debugging.},
keywords = {Análisis factorial},
keywords = {Reducción de la dimensionalidad},
keywords = {Tratamiento de outliers},
keywords = {Tratamiento de valores perdidos},
keywords = {Factorial analysis},
keywords = {Outliers},
keywords = {Dimensionality reduction},
keywords = {Not available data},
title = {Factorial analysis - Practice 2},
author = {Romero Béjar, José Luis and Salto Díaz, Carlos Francisco},
}