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La interpretación sustantiva del patrón de cargas factoriales para lasvariables, se basó en las mayores cargas significativas.En el factor 1 vemos el grupo de variables pertenecientes al uso que se leda a la plaza. En el factor 2 dos grupos de variables una pertenecientes a laidentidad personal y otras al uso que se le da a la plaza. En el factor 3 vemos ungrupo de variables pertenecientes a la psicología ambiental. En el factor 4 vemosvariables que corresponden a infraestructura y sustentabilidad. En el factor 5vemos variables que pertenece a la trama urbana. En el factor 5 vemos variablesque pertenecen a la extensión de la vivienda. En el factor 7 vemos variablespertenecientes a la ubicación espacio temporal.El análisis de factores por componentes principales, nos proporcionó ideasclaves acerca de la estructura de las variables y las opciones para la reducción delos datos.En primer lugar, como ya lo señalamos, con relación a la estructura de lasvariables, existen claramente siete dimensiones de valoración separadas ydestacadas, utilizadas por los encuestados.158
5.7.1 Varianza explicada de los componentes.Tabla 5.11 Varianza explicada de Componentes.ComponenteVarianza total explicadaAutovalores inicialesSumas de las saturaciones alcuadrado de la extracción% de la %% de la %Total varianza acumulado Total varianza acumulado1 10.167 33.889 33.889 10.167 33.889 33.8892 2.414 8.047 41.936 2.414 8.047 41.9363 1.755 5.849 47.785 1.755 5.849 47.7854 1.385 4.617 52.401 1.385 4.617 52.4015 1.286 4.286 56.687 1.286 4.286 56.6876 1.227 4.088 60.776 1.227 4.088 60.7767 1.023 3.411 64.187 1.023 3.411 64.1878 0.981 3.269 67.4569 0.935 3.118 70.57410 0.778 2.593 73.16711 0.740 2.466 75.63312 0.698 2.327 77.96013 0.626 2.086 80.04614 0.597 1.989 82.03515 0.543 1.809 83.84416 0.519 1.731 85.57517 0.509 1.697 87.27218 0.484 1.613 88.88519 0.398 1.326 90.21020 0.391 1.303 91.51421 0.363 1.212 92.72522 0.352 1.172 93.89723 0.328 1.095 94.99224 0.286 0.953 95.94525 0.273 0.911 96.85626 0.250 0.834 97.69027 0.229 0.765 98.45528 0.176 0.585 99.04029 0.157 0.523 99.56330 0.131 0.437 100.000Método de extracción: Análisis de Componentes principales.159
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