El análisis multivariado de datos como herramienta en la exploración de modelos en la comprensión de variables psicológicas

Resumen

La psicología como ciencia de la conducta en un estado preparadigmático necesita del apoyo de modelos teóricos que validen y confiabilizen los constructos que esta rama del conocimiento utiliza para explicar los fenómenos que le competen estudiar. Para sustentar los avances en la construcción de modelos provenientes de diversos campos de la psicología, se presenta la aplicación de herramientas del análisis multivariado de datos tales como el Análisis Factorial de Componentes Principales (ACP), el Análisis Factorial de Correspondencias (AFC) y el Análisis Factorial Discriminante (AFD), en el estudio de variables como la predicción del desempeño universitario de acuerdo a variables clásicas de la psicometría (Seijas, 1998a) y a variables cognoscitivas (Seijas, 1999b), los estilos de aprendizaje (Seijas, 1998b), la autoestima (Seijas, 1999a), y finalmente variables transculturales como son el individualismo y el colectivismo (Seijas, 1999c). Con esto se persigue mostrar la utilidad que el análisis multivariado de datos puede prestar a las ciencias de las conducta en su meta de forjar constructos teóricos con poder explicativo de la realidad, para que puedan ser de instrumentales operativos en el quehacer diario de todos los interesados en el análisis y manejo de la conducta.