Análisis factorial de ítems: Enfoques actuales y direcciones futuras.

La justificación subyacente al análisis factorial se aplica tanto a variables continuas como categóricas; sin embargo, los modelos y métodos de estimación para datos continuos (es decir, de escala intervalar o de razón) no son apropiados para datos a nivel de ítems que son de naturaleza categórica. Los autores proporcionan una revisión y síntesis dirigida de la literatura sobre estimación del análisis factorial de ítems (IFA) para datos categóricos ordenados (por ejemplo, escalas de respuesta tipo Likert) con atención específica a los problemas de estimar modelos con muchos ítems y muchos factores. Se presentan modelos IFA populares y métodos de estimación encontrados en las literaturas de modelado de ecuaciones estructurales y teoría de respuesta a ítems. Tras esta presentación, se discuten los desarrollos recientes en la estimación de parámetros de IFA (por ejemplo, cadenas de Markov Monte Carlo). Los autores concluyen con consideraciones para futuras investigaciones sobre IFA, ejemplos simulados y consejos para investigadores aplicados.