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El análisis factorial exploratorio de mínimos cuadrados basado en correlaciones tetraédricas/policóricas es un enfoque robusto, defendible y ampliamente utilizado para realizar análisis de ítems, especialmente en las primeras etapas del desarrollo de escalas. Sin embargo, un problema relativamente común en este escenario es que la matriz de correlación entre ítems no logra ser positiva definida. Este artículo, que está dirigido principalmente a los profesionales, tiene como objetivo proporcionar una discusión didáctica sobre las causas, consecuencias y remedios de este problema. La discusión es más aplicada que estadística y se basa en el modelo de análisis factorial, y el problema está vinculado al de soluciones impropias. Se describen y discuten soluciones para prevenir que el problema ocurra, así como las correcciones de suavizado disponibles en la actualidad. También se propone un nuevo algoritmo de suavizado.
Lorenzo‐Seva et al. (Fri,) estudiaron esta cuestión.