forma 1 - Arqueología Ecuatoriana

Σ (x- x)(y - y)
dividiendo la expresión por el tamaño de la muestra (N), obtendremos la
covarianza. Si las variables han sido estandarizadas, esto es,
transformadas en puntuaciones (Z) en las que los valores se expresan en
la cantidad de unidades de desviación típica desde la media, entonces el
valor de la covarianza entre dos variables se estandarizará
automáticamente y darán paso al coeficiente de correlación entre las dos
variables (Ídem: 247). Con la matriz de coeficiente de correlaciones de las
variables; el objetivo en este trabajo es generar a partir de ellas un nuevo
conjunto de variables que no estén correlacionadas entre sí. Sustituyendo
toda nuestra información, por nuevas variables ortogonales las cuales
contienen toda la información original, lo que ya mencionamos.
El modelo ortogonal del análisis de factores es :
X − μ = L F + ε
( p × 1 ) ( p × m )( m × 1)
( p × 1)
μi = Media de la variable i-ésima.
εi = i-ésimo factor especifico.
Fi = J-ésimo factor común.
l ij = Carga de la i-ésima variable en el j-ésimo factor.
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